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ESCUELA POLITÉCNICA
NACIONAL
FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA
“DESARROLLO DEL CÓDIGO DE PROGRAMACIÓN PARA PROCESAMIENTO DE IMÁGENES APLICADA EN FUNDICIONES
NODULARES”
TRABAJO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO MECÁNICO
ANÍBAL SEBASTIÁN SILVA SÁNCHEZ
DIRECTOR: ING. VICTOR HUGO HIDALGO, D.Sc.
CODIRECTOR: ING. CARLOS WIME DÍAZ, M.Sc.
Junio, 2017
i
CERTIFICACIÓN
Certificamos que el presente trabajo fue desarrollado por el señor Aníbal Sebastián Silva
Sánchez, bajo mi supervisión.
________________________
Ing. Víctor Hugo Hidalgo, DSc.
DIRECTOR DE PROYECTO
_______________________
Ing. Carlos Wime Díaz, MSc.
CODIRECTOR DE PROYECTO
ii
DECLARACIÓN
Yo, Aníbal Sebastián Silva Sánchez, declaro bajo juramento que el trabajo aquí descrito
es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación
profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este
documento.
A través de la presente declaración cedo mis derechos de propiedad intelectual
correspondiente a este trabajo, a la Escuela Politécnica Nacional, según lo establecido por
la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por la normativa institucional vigente.
_____________________
Aníbal Sebastián Silva Sánchez
iii
DEDICATORIA
Este trabajo está dedicado a mis padres y mis abuelos a quienes les dedico todo el
esfuerzo realizado durante toda mi carrera
iv
AGRADECIMIENTO
Llegado a este punto de la vida uno mira hacia atrás y piensa en tantas cosas. Por
fortuna, llegado el final de mi vida estudiantil, al voltear la vista solo puedo sonreír por
tantos gratos momentos, lo que me hace pensar que todo este tiempo ha valido toda la
pena del mundo.
En primer lugar quiero agradecer a la vida, por mostrarme este camino, a mis padres por
darme la entereza, la decisión y las ganas de salir adelante. A mi hermana por su apoyo,
su tiempo para escucharme con su cariño y la por la paciencia que me ha tenido.
Agradezco a toda mi familia, a mis primos y mis tíos, por el apoyo y las palmadas en la
espalda deseándome que todo me vaya bien. Principalmente agradezco a Richard,
Mauricio y Ramiro; gracias por sus consejos y su cariño desde que soy un niño, pues han
sido para mí como los hermanos mayores que nunca tuve.
Gracias especialmente a Richard por las largas noches revisando el código de este
proyecto conmigo, pues soy mecánico y la programación fue un reto que felizmente fue
cumplido. Muchas veces el código no funcionaba por errores pequeños que me ayudaste
a identificar. Muchas gracias tío por todo.
No puedo continuar con este agradecimiento sin mencionar a mis abuelos José,
Mercedes y María. Solo puedo decir un inmenso, gracias por todo, desde cambiarme
cuando era un bebé, recogerme de la escuela, hasta al final de este camino estudiantil,
estar siempre pendientes de mí y desearme lo mejor.
Estaré eternamente agradecido por tantas cosas vividas en mi querida facultad, la Mejor
Facultad del Mundo !!!!. Todas las malas noches, los largos informes, las tardes en la
biblioteca estudiando en grupo; todo se ve tan distante y finalmente solo queda un
sentimiento de paz y gratitud.
v
Agradezco profundamente a mi director Víctor Hugo Hidalgo por los consejos, las charlas
y la guía en este proyecto, de igual manera agradezco a mi codirector Carlos Díaz por el
asesoramiento durante todo este proyecto.
Gracias nuevamente a la Facultad de Ingeniería Mecánica, por permitirme conocer tantas
personas fuera de serie, fue un honor haber compartido con todos estos ya casi seis años
de mi vida; especialmente a los panas del 206, espero contar siempre con su amistad.
Sin más que decir y con el corazón en la mano, pues siempre es difícil decir adiós, me
despido de mi querida facultad con un estruendoso: ¡¡¡ TRES RASES !!! ¡¡¡UN CHISPUN
Y UN CARAJO POR MECANICA!!!!!
vi
ÍNDICE Resumen….……………………………………………………………………………………... viii
Abstract…..……………………………………………………………………………………….. xi
INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 1
Objetivo General ............................................................................................................. 2
Objetivos Específicos ..................................................................................................... 2
1. MARCO TEÓRICO ....................................................................................................... 3
1.1. Aleaciones Ferrosas .................................................................................................. 3
1.1.1. Estructuras presentes en el Diagrama de Equilibrio Hierro-Fe3C ............................ 3
1.2. Hierros Fundidos ....................................................................................................... 4
1.2.1. Principios de la metalurgia en las aleaciones de hierro Fundido ............................. 5
1.3. Fundiciones Nodulares .............................................................................................10
2. METODOLOGÍA ..........................................................................................................19
2.1. Software Libre ...........................................................................................................19
2.1.1. Python y Open CV .................................................................................................19
2.2.Procesamiento de Imágenes .....................................................................................20
2.2.1. Escala de Grises ....................................................................................................20
2.2.2. Discriminación matricial .........................................................................................20
2.2.3. Análisis de Perlita, Ferrita y Grafito ........................................................................21
2.2.4. Análisis de Nodularidad .........................................................................................24
2.2.5. Tamaño y Conteo de Nódulos ................................................................................28
2.2.6. Tipo de Grafito .......................................................................................................29
2.3. Adición de resultados a una base de datos ...............................................................29
2.4. Experimentación .......................................................................................................30
2.4.1 Obtención de muestras ...........................................................................................30
2.4.2. Análisis de muestras proporcionado por el laboratorio ...........................................32
2.5. Interfaz Gráfica .........................................................................................................34
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ....................................................................................39
3.1. Resultados ................................................................................................................39
3.2. Discusión ..................................................................................................................41
3.2.1. Valor de la escala de grises ...................................................................................42
3.2.2. Comparación de porcentajes de grafito ferrita y perlita experimentales .................43
3.2.3. Tipo de Grafito .......................................................................................................45
3.2.4. Análisis de Nodularidad .........................................................................................46
4. CONCLUSIONES ........................................................................................................47
Referencias Bibliográficas ...............................................................................................49
vii
ANEXOS ..........................................................................................................................50
ANEXO I. DIAGRAMA DE HIERRO CARBONO.........……………………………………... 48
ANEXO II. RELACIÓN ENTRE EL CONTENIDO DE CARBONO Y SILICIO……………. 49
ANEXO III. CODIGO DEL SOFTWARE PLANTEADO…………………….………………. 50
ANEXO IV. CODIGO DE LA INTERFAZ GRÁFICA………………………………………… 80
viii
RESUMEN
En este estudio se plantea la elaboración de un software capaz de realizar un análisis
apropiado de metalografías de fundiciones nodulares, aleaciones conocidas también como
hierro fundido dúctil. El código fue desarrollado en el lenguaje de programación Python, en
conjunto con la librería OpenCV, la cual está destinada para el procesamiento de
imágenes. A través del análisis de color de los pixeles de una metalografía en una escala
de grises, se diferencia y se obtiene el porcentaje de las fases microestructurales que
presenta la aleación. A través de operaciones entre imágenes se aísla y analiza los nódulos
de las aleaciones, obteniéndose la cantidad de los mismos en función del área, así como
el tamaño promedio, y la relación de cuanto grafito presente en la aleación se concentró
en nódulos, propiedad que es conocida como nodularidad. Para completar el análisis el
tipo de grafito presente en la aleación tiene que ser identificado. Finalmente los resultados
del programa son añadidos a una tabla en la base de datos MySQL. Para la fácil operación
del código se desarrolló una interfaz gráfica elaborada en Qt designer, de manera que se
puede utilizar como herramienta para el estudio metalografías de las alecciones de hierro
fundido dúctil. A través de la experimentación y la comparación de resultados, se ha
obtenido valores acordes con las referencias, lo que demuestra aplicabilidad del software
desarrollado.
Palabras Clave: Ferrita, Imágenes, Nódulos, Perlita, Pixeles, Procesamiento
ix
ABSTRACT
In this study it is proposed the development of a software capable of performing an
appropriate analysis of nodular cast iron metallographys; that alloys known as ductile cast
iron too. The code was developed in the Python programming language, in addition with
the OpenCV library, which is using for image processing. Through the color analysis of the
pixels at the metallography on a gray scale, the percentage of the microstructural phases
of the alloy is differentiated and obtained. Using operations between images, the alloy
nodules are isolated and analyzed, obtaining the quantity of them as a function of the area,
as well as the average size, and the ratio of the graphite present in the alloy was
concentrated in nodules, it is known as nodularity. To complete the analysis the type of
graphite present in the alloy has to be dentified. Finally the results of the program are added
to a table in the MySQL database. For the easy operation of the code a graphical interface
was developed in Qt designer, so it can be used as a tool for the study of metallography of
ductile cast iron´s alloys. Through experimentation and comparison of results, values have
been obtained quite close to the references, demonstrating applicability of the developed
software
Keywords: Ferrite, Image, Nodules, Perlite, Pixels, Process
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“DESARROLLO DEL CÓDIGO DE PROGRAMACIÓN PARA PROCESAMIENTO DE IMÁGENES APLICADA EN FUNDICIONES
NODULARES”
INTRODUCCIÓN La metalurgia es un campo importante dentro del país, aplicable en varios campos como:
líneas petroleras, estructuras metálicas, centrales térmicas, centrales hidráulicas y otras
aplicaciones. Lo cual hace creciente la necesidad del desarrollo de herramientas para el
análisis rápido y preciso de muestras metalográficas, una respuesta a esta problemática
surgió con la primera versión de “procesamiento de imágenes mediante software libre
python para el análisis metalográfico en aceros de bajo contenido de carbono”,
implementado en el laboratorio de metalografía; esta herramienta tiene la limitante, fue
direccionada a aceros de bajo carbono. En el presente proyecto se pretende realizar una
herramienta que permita realizar un análisis rápido y preciso a metalografías de
fundiciones nodulares, ya que este tipo de aleaciones tienen una gran resistencia al
impacto, soportan altas temperaturas, absorben las vibraciones y además presentan una
buena resistencia al desgaste; por tal motivo se emplea este tipo de aleaciones en una
gran variedad de aplicaciones como en: bombas hidráulicas, bloques de motores, y en
general soportes para maquinaria, lo cual hace necesario el análisis de estas aleaciones,
en la manufactura.
El análisis metalográfico es una herramienta muy útil en los procesos de manufactura,
para poder garantizar la calidad de los materiales empleados en un producto, el software
de procesamiento rápido de imágenes para fundiciones nodulares planteado, puede ser
implementado en el laboratorio de metalografía, brindando oportunidades de mejorar del
aprendizaje de los estudiantes en la facultad, convirtiéndose en un aporte para la
docencia, y la investigación al alcance de estudiantes y profesores. Puesto que al emplear
software libre es posible distribuir el programa desarrollado con gran facilidad, este puede
ser empleado libremente en aplicaciones complementarias en futuros proyectos,
relacionados con el procesamiento de imágenes.
Las fundiciones nodulares son aleaciones de hierro y carbono como sus principales
aleantes, estas presentan un porcentaje entre el 3 y 4% de contenido de carbono, al
agregar una pequeña cantidad de magnesio en su estado líquido el grafito se agrupa en
esferoides llamados nódulos, al realizar una metalografía es necesario identificar la
microestructuras ferrítica y perlítica, presentes en la aleación, adicionalmente la cantidad
2
de grafito que se concentró en nódulos, propiedad conocida como nodularidad, así como
un análisis de los nódulos observados en la metalografía. En concordancia con la norma
ASTM A 427-16 el programa planteado obtiene porcentajes de las microestructuras y de
las propiedades descritas.
Objetivo General
Desarrollar un código de programación para el análisis de metalografías de fundiciones,
principalmente nodulares.
Objetivos Específicos
· Realizar una metodología de análisis de muestras de fundiciones.
· Dar una herramienta de apoyo para futuras investigaciones en este campo, y además
también para la docencia.
· Establecer estadísticas de apoyo que garantice la precisión del software desarrollado.
3
1. MARCO TEÓRICO
1.1. Aleaciones Ferrosas
El hierro es uno de los metales más altamente empleado desde edades muy antiguas,
ventajosamente a través del descubrimiento del acero, al combinar el hierro con carbono,
se ha generado un sin número de aleaciones, con diferentes propiedades y aplicaciones a
nivel industrial. En el espectro general de las aleaciones ferrosas se incluye: aceros de
bajo, medio y alto contenido de carbono, aceros aleados, aceros inoxidables y hierros
fundidos. (Smith & Hashemi, 2006)
1.1.1. Principales constituyentes microscópicos de aleaciones ferrosas
Con el conocimiento del comportamiento alotrópico del hierro es necesario analizar el
diagrama de equilibrio hierro- carbono, donde se muestra las distintas fases presentes en
las aleaciones. En el diagrama se muestra a la mezcla hierro- carbono enfriada muy
lentamente a diferentes temperaturas y con diferentes composiones de carbono hasta
llegar a 6,67 por ciento de carbono, como se muestra en el Anexo I. Es necesario recalcar
que este diagrama es un diagrama idealizado, debido a que el enfriamiento en la
generación de estas aleaciones se realiza en una manera mucho más rápida que la
idealizada en el diagrama, pero en general se obtiene constituyentes microscópicos
bastante aproximados por lo cual es una buena referencia de trabajo. Dentro del diagrama
se tiene los siguientes compuestos: (Smith & Hashemi, 2006)
Ferrita (α): Esta fase es prácticamente hierro en su estado puro, presenta una estructura
BCC, el carbono es ligeramente soluble en la ferrita, y alcanza una solubilidad de solidos
máxima de 0.02 % a 723°C y de 0,008 % de Carbono a temperatura ambiente. Es la
estructura más suave que aparece en el diagrama. (Smith & Hashemi, 2006)
Austenita (γ): Es una solución solida intersticial de carbono en hierro (γ). La solución
presenta una estructura FCC, a una temperatura entre 723°C y 1300°C. La estructura FCC
proporciona una capacidad mayor de albergar al carbono en los intersticios de la estructura
cristalina en comparación con la solubilidad del carbono en la estructura BCC. No suele
cristalizar a temperatura ambiente, es necesario tener procesos especiales para su
obtención a temperatura ambiente. (Smith & Hashemi, 2006); (Avner, 1988)
Cementita (Fe3C): Es un compuesto intermetálico, el cual presenta una alta dureza, siendo
el compuesto más duro formado en este tipo de aleaciones, tiene una estructura
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ortorrómbica, por lo cual es muy frágil; la cementita tiene una composición de 6,67% C y
93,3% Fe. (Smith & Hashemi, 2006)
Ferrita (δ): Solución sólida similar a la ferrita con una estructura cúbica de cuerpo centrado,
con la diferencia que la red presenta una constate de red mayor, presentando una
solubilidad de carbono, más alta que la ferrita, de 0,09 % de carbono. (Smith & Hashemi,
2006)
1.2. Hierros Fundidos
Dentro de las aleaciones Ferrosas se conocen como aceros a las aleaciones que tengan
hasta el 2.1% de Carbono en la aleación, mientras que se habla de fundiciones de hierro a
las aleaciones que tienen un porcentaje de carbono mayor al 2.1%. En las fundiciones
además del carbono se puede apreciar una cantidad considerable de Silicio, de 0.5 a 3 %;
este elemento cumple con la función principal de promover la grafitización en la aleación,
es decir fomenta un enfriamiento más lento en la aleación colada generándose así la
descomposición del carburo de hierro, en grafito y ferrita. (American Society for Metals,
2005); (Donald R. Askeland, 2003)
En general al observar metalografías de aleaciones de hierro fundido se puede identificar
una fase rica en grafito, esto se da por la pobre solubilidad del carbono, que se presenta
en la fase de hierro alfa que es de 0,02 % a temperatura de su reacción eutectoide. Al
tener un porcentaje considerable de carbono y una cantidad adecuada de silicio, se
observa claramente al grafito en la aleación, el cual se agrupa en diferentes formas como
se observa en la Figura 1.1. (Callister, 1990); (Avner, 1988); (American Society for Metals,
2005)
Tradicionalmente se las clasificó a las fundiciones de hierro por el color presentado por la
superficie fracturada, de tal manera que se tiene fundiciones blancas, atruchadas y grises;
es el caso de fundiciones que presentan una superficie clara, por la presencia de carburo
de hierro, se denominaron fundiciones blancas; por otro lado al presentarse una superficie
oscura grisácea, por la presencia de grafito en la aleación, se denominó a esta aleación
fundición gris; las fundiciones atruchadas conocidas también como hierro moteado se
identifica a estas aleaciones como una mezcla entre los dos tipos mencionados
anteriormente. Con el desarrollo de la metalurgia, se han generado distintos tipos de
aleaciones a partir del conocimiento y tratamiento de las aleaciones tradicionales, de tal
manera en la actualidad se tiene diferentes fundiciones como: fundiciones compactas,
maleables, nodulares también conocidas como fundiciones dúctiles. Las aleaciones de
5
hierro fundido empleadas en la actualidad designadas por American Society for Metals se
encuentran resumidas en la Tabla 1.1. (Donald R. Askeland, 2003); (American Society for
Metals, 2005)
Tabla 1.1. Clasificación de fundiciones por la designación comercial, microestructura y proceso de producción.
Designación Comercial
Estructura de la fase de Carbono
Matriz Fractura (a) Proceso de producción
Hierro Gris Hojuelas de grafito P Gris Solidificación
Hierro Dúctil Grafito esferoidal F, P, A Plateada-
Gris Solidificación o
tratamiento térmico
Hierro Compacto Grafito vermicular
compactado F, P Gris Solidificación
Hierro Blanco Fe3C P, M Blanca Solidificación y
tratamiento térmico (b)
Hierro Moteado Grafito Laminar +
Fe3C P Moteada Solidificación
Hierro Maleable Grafito templado F, P Plateada-
Gris Tratamiento térmico
Hierro Dúctil Austemperado
Grafito esferoidal At Plateada-
Gris Tratamiento térmico
(a) F, ferrita; P, perlita, A austenita; M, martensita; At, austemperado (bainita). (b) Las aleaciones de Hierro blanco no suele necesitar tratamiento térmico, excepto para alivio de esfuerzos y para la transformación austenítica. (American Society for Metals, 2005)
1.2.1. Principios metalúrgicos en las aleaciones de hierro fundido
Desde el punto vista de metalúrgico, se busca generar una aleación que cumpla con los
requerimientos de las aplicaciones en las cuales va a ser empleada. En el caso de las
fundiciones, que se expone en la Tabla 1.1, se tiene estructuras de grafito
correspondientes a diferentes tipos de hierro fundido, los cuales tiene propiedades
diferentes, es necesario un proceso diferente de producción para poder obtener cada uno
de estos, para lo cual se debe tener en cuenta los parámetros enumerados a continuación,
6
conocidos como principios metalúrgicos. (American Society for Metals, 2005); (Donald R.
Askeland, 2003)
1. Composición química
2. Velocidad de enfriamiento
3. Tratamiento del metal líquido
4. Tratamiento térmico
En el caso de la composición química, dependiendo de los materiales que se añada, se
fomenta el potencial de grafitización, es decir se genera la descomposición de la cementita
(Fe3C) en hierro (Fe) y carbono (Grafito), los materiales que fomentan la grafitización son:
Silicio, Titanio, Fósforo, Aluminio, Cobre y Níquel. También se tiene materiales los cuales
estabilizan y fomentan la formación de cementita, estos son: Manganeso Cromo,
Molibdeno y Vanadio. Por lo cual en la formación de la mezcla líquida se debe añadir, o
depurar estos elementos cuidadosamente. En la Tabla 1.2 se puede apreciar las
composiciones de diferentes hierros fundidos. (Avner, 1988); (American Society for Metals,
2005)
Tabla 1.2. Composición de los diferentes tipos de hierros fundidos.
Tipo de Fundición Composición %
C Si Mn P S
Gris 2,5- 4 1 - 3 0,2 - 1 0,002 - 1 0,02 - 0,25
Compacta 2,5- 5 1 - 3 0,2 - 1 0,01 - 0,1 0,01 - 0,03
Dúctil (Nodular) 3 - 4 1,8 - 2,8 0,1 - 1 0,01 - 0,1 0,01 - 0,03
Blanca 1,8 - 3,6 0,5 - 1,9 0,25 - 0,8 0,06 - 0,2 0,06 - 0,2
Maleable 2,2 - 2,9 0,9 - 1,9 0,15 - 1,2 0,02 - 0,2 0,02 - 0,2
(American Society for Metals, 2005)
El elemento más empleado para promover la grafitización, es el Silicio, el cual es uno de
los elementos en las aleaciones de hierro fundido que más influencia en las propiedades.
Al tener un porcentaje bajo de silicio no se facilita el proceso de grafitización y se obtienen
aleaciones frágiles por el alto contenido de cementita. Por otro lado al tener una cantidad
muy elevada de silicio obtenemos una grafitización excesiva, se tiene una cantidad muy
elevada grafito esparcido en la matriz lo cual tampoco genera buenas propiedades en la
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aleación, porque se tiene concentradores de esfuerzos esparcidos por toda la aleación.
(American Society for Metals, 2005)
A una composición de 4,3% de Carbono en el diagrama de equilibrio, se tiene una reacción
eutéctica, es decir que al tener esa composición, desde una mezcla líquida de hierro y
carbono, se genera una solución sólida homogénea de dos fases, austenita y cementita.
A la solución solida obtenida se la conoce con el nombre de ledeburita. En general los
compuestos eutécticos generan una mezcla muy fina de los elementos los presentes en la
aleación. Al solidificar los compuestos eutécticos tienen un comportamiento similar a un
material puro, lo que genera una mejor distribución de los aleantes. La austenita no es
estable a temperatura ambiente; por lo cual al enfriarse la solución por debajo de la
temperatura eutectoide, la austenita se descompone en ferrita y perlita distribuidas en la
estructura de la aleación en los lugares donde se encontraban los granos formados. La
matriz microestructural obtenida puede ser predominantemente ferrítica, pelítica o una
combinación de ambas. La matriz es uno de los factores que determina las propiedades
mecánicas de la aleación. Al considerar los efectos de otros aleantes, se observa que se
tiene diversas consecuencias en la aleación, como es el caso de la grafitización,
mencionada con anterioridad, o la constitución de estructuras diferentes en la fase de
grafito, característica de las fundiciones. (American Society for Metals, 2005); (Donald R.
Askeland, 2003); (Avner, 1988)
Se debe tener en cuenta que la adición de los diferentes aleantes, genera que el punto
eutéctico del diagrama de equilibrio se desplace hacia la izquierda, por lo cual se usa el
término de carbono equivalente, como se observa en la Ecuación 1.1, para comparar el
comportamiento de las diferentes aleaciones de hierro fundido mostradas en la Tabla 1.2,
con el comportamiento de una aleación de hierro carbono descrita en el diagrama de
equilibrio. (American Society for Metals, 2005)
! = % + 0.3(%"#) + 0.33(%$) − 0.027(%'*) + 0.4(%")
Ecuación 1.1. Carbono equivalente.
(American Society for Metals, 2005)
La matriz generara depende de la composición, de la razón de enfriamiento, y del
tratamiento térmico aplicado, pues de esta manera se puede obtener matrices ferríticas,
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perlíticas, austeníticas o martensíticas, dependiendo de la estructura y las propiedades
buscadas. (Donald R. Askeland, 2003)
Dependiendo del proceso de manufactura empleado para la obtención de las aleaciones
de hierro fundido es posible obtener diferentes estructuras de grafito, las cuales se indican
en la Figuras 1.1. Las diferentes fundiciones se caracterizan por el tipo de grafito que
posean, esto se indica en la Figura 1.2. (ASTM, A247-16, 2016); (Donald R. Askeland,
2003)
Figura 1.1. Estructuras de grafito en hierros fundidos.
Norma: (ASTM, A247-16, 2016)
Grafito Tipo I Grafito Tipo II
Grafito Tipo III Grafito Tipo IV
Grafito Tipo V Grafito Tipo VI
Grafito Tipo VII
9
Figura 1.2. Resumen tipo de grafito en fundiciones.
Norma: (ASTM, A247-16, 2016)
10
1.3. Fundiciones Nodulares
Como se expuso anteriormente, las fundiciones nodulares también conocidas como
fundiciones dúctiles o hierro dúctil, son aleaciones ferrosas, con una cantidad entre 3 y 4%
de Carbono, donde se generan esferoides bien definidos de grafito. Los esferoides son
concentradores de esfuerzos que interrumpen la estructura cristalina del hierro en menor
medida, al compararlos con las hojuelas y las agrupaciones amorfas de grafito; por lo tanto
se tiene un menor impacto en las propiedades de resistencia y ductilidad a diferencia de
otras aleaciones de hierro fundido. (Avner, 1988); (Smith & Hashemi, 2006)
Pero para prevenir factores como: grafito flotante es decir grafito esparcido en la aleación,
la contracción excesiva, la alta tendencia de enfriamiento, así como el impacto de un alto
gradiente de temperatura, se ha establecido las cantidades óptimas de grafito y silicio para
este tipo de aleaciones, indicadas en la curva mostrada en el Anexo II. (American Society
for Metals, 2005)
Para que se produzca la esferización del grafito y se obtengan estructuras Tipo I y Tipo II
principalmente como se observa en la Figura 1.1 es necesario añadir a la mezcla elementos
que faciliten que se de este resultado, dentro de los cuales tenemos: magnesio, calcio,
cerio, lantano, entre otros. Por otro lado se tiene elementos que impiden la formación de
esferoides, siendo estos los siguientes: aluminio, arsénico, bismuto titanio, azufre,
antimonio, entre otros. (American Society for Metals, 2005); (Donald R. Askeland, 2003)
El elemento de esferización más ampliamente utilizado es el magnesio, este es añadido
a la mezcla líquida mediante aleaciones de níquel – magnesio con un 15% de magnesio
aproximadamente, y a veces cobre- magnesio con 15 a 25 % de magnesio. (Barreiro, 1963)
El magnesio por si solo actúa como desulfurizante, por lo que en acción combinada con
otros elementos presentes en la aleación genera la formación de los esferoides. La
cantidad residual de magnesio esta generalmente entre el rango de 0.03% a 0.05%.
(American Society for Metals, 2005; Donald R. Askeland, 2003)
La relación entre el porcentaje de esferización o nodulización del grafito, con el porcentaje
de magnesio residual añadido a la mezcla se expone en la Figura 1.3, se puede observar
la influencia del magnesio en la generación de los esferoides. (American Society for Metals,
2005)
11
Figura 1.3. Influencia del magnesio residual en el forma de grafito.
(American Society for Metals, 2005)
A la relación entre la cantidad de grafito existente en la aleación con la cantidad de grafito
que ha formado nódulos se conoce como nodularidad, si esta se expresa en porcentaje,
como se puede ver en la Figura 1.4. (ASTM, A247-16, 2016)
Las propiedades de las fundiciones de hierro dúctil están muy ligadas a la formación de los
nódulos de grafito en la aleación de tal manera que la nodularidad obtenida es una
propiedad crítica, y podemos ver su influencia en la Figura 1.5, en donde se puede
observar, la variación de las propiedades mecánicas en función de la nodularidad.
(American Society for Metals, 2005)
Compacta
Esferoidal Hojuelas
Magnesio Residual, %
Gra
fito
, %
12
Figura 1.4. Comparación de nodularidad.
(ASTM, A247-16, 2016)
Nodularidad 100% Nodularidad 90%
Nodularidad 80% Nodularidad 70%
Nodularidad 60% Nodularidad 50%
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Figura 1.5. Propiedades mecánicas de fundiciones de hierro dúctil comparadas con el porcentaje de nodularidad.
(American Society for Metals, 2005)
La matriz microestructural es otro parámetro importante, propiedad que está ligada a la
composición química del material, a la velocidad de enfriamiento, y al tratamiento térmico
que se aplique al material, en caso de ser aplicado. (Donald R. Askeland, 2003); (Avner,
1988)
Se puede tener una matriz ferrítica como se observa en la Figura 1.6, si tiene un
enfriamiento lento, esta matriz proporciona una ductilidad, tenacidad y maquinabilidad,
máximas dentro de este tipo de aleaciones. Se considera una matriz ferritica si se tiene
hasta un máximo de 10% de perlita en la aleación. (Avner, 1988)
Resistencia a la Tensión
Elongación
Resistencia a la Fatiga
Nodularidad, %
Esf
ue
rzo
, M
Pa
Elo
ng
aci
ón
, %
14
Figura 1.6. Hierro dúctil con matriz ferritica 100X, atacado químicamente con: nital al 2%.
(Avner, 1988)
Una matriz perlítica, como se indica en la Figura 1.7, se puede obtener mediante un
enfriamiento de una aleación de un contenido de carbono elevado, o mediante un
tratamiento térmico de normalización, a una temperatura mayor a la temperatura del punto
eutectoide y un posterior enfriamiento en aire. La matriz perlítica proporciona una mayor
resistencia que la matriz ferritica, pero con una ductilidad menor. Se puede obtener una
matriz martensítica, al enfriar en aceite a la mezcla de la aleación desde temperaturas
alrededor de 930 °C, para realizar el posterior revenido de alivio de esfuerzos, de tal
manera que finalmente se tendrá una matriz bainítica en los hierros dúctiles austemperados
como se expuso en la Tabla 1.1. (Donald R. Askeland, 2003); (Callister, 1990)
Figura 1.7. Hierro dúctil perlítico 500X, atacado químicamente con nital 2%.
(Avner, 1988)
15
Las propiedades mecánicas de hierros dúctiles con matrices ferriticas y perlícas se exponen en la Tabla 1.3.
Tabla 1.3. Propiedades mecánicas de tipos básicos de hierro dúctil.
Tipo Contenido
de la Aleación
Resistencia a la Tension
Resistencia a la Fluencia Elongación
Dureza (BHN)
ksi Mpa ksi Mpa
Ferritico Bajo 55 379 35 241 25 130
Alto 90 621 70 483 12 210
Perlícico
Bajo 80 552 60 414 10 200
Bajo* 130 896 90 621 7 275
Alto 130 896 110 758 2 275 * Normalización. (Avner, 1988)
Como se indica en la Tabla 1.3 se puede obtener matrices tanto ferriticas o perliticas con
una cantidad de aleantes diferentes, lo cual muestra la importancia de la velocidad de
enfriamiento, de igual manera que la composición química, puesto que hablar de
aleaciones altamente aleadas, se expresa que la cantidad de elementos aleantes tienen
una influencia directa en las propiedades del hierro dúctil. El tratamiento térmico empleado
en la aleación es de igual importancia en las propiedades mecánicas, a pesar de que los
hierros dúctiles pueden ser obtenidos por fundición al someter a la aleación a un
tratamiento térmico, se obtiene una variación en las propiedades mecánicas.
Se puede obtener matrices austeniticas, en hierros dúctiles, pero para obtener dicha
estructura, estas aleaciones tienen que tener una cantidad muy alta de aleantes. Se
ejemplifica la composición química de dos fundiciones dúctiles con matriz austenítica:
Composición uno: 3% C, 2.5% Si, 20% Ni, 2% Mn. Composición dos: 3% C, 2% Si, 20%
Ni, 1% Mn, 1.5% Cr (Donald R. Askeland, 2003)
Se puede obtener una combinación de las matrices ferríticas y perlíticas, como se indica
en la Figura 1.8. Al tener la combinación en la estructura ferríticas y perlíticas también se
obtiene una combinación de propiedades. (Avner, 1988); (Callister, 1990); (Donald R.
Askeland, 2003)
16
Figura 1.8. Carta de clasificación de microestructuras presentes en fundiciones nodulares.
(ASF Ductile Iron Quallity control Committee, 2010)
Con la combinación de diferentes matrices se obtendrán propiedades mecánicas
diferentes, y por lo tanto aplicaciones diferentes, las cuales están especificadas en el la
tabla 1.4, además del proceso para manufacturar la aleación. Cabe recalcar que se empleó
dos especificaciones diferentes para hierros dúctiles, por lo cual esto se indica también en
la Tabla 1.4. (American Society for Metals, 2005)
Las propiedades mecánicas de las aleaciones mostradas en la Tabla 1.4 están indicadas
en la Tabla 1.5 donde se muestra el límite a la tensión, el límite a la fluencia, la elongación
y las aplicaciones en concreto de cada aleación tratada.
17
Tabla 1.4. Composiciones y usos generales para grados estándar de hierro dúctil.
Especificación Nombre Matriz Proceso de
manufactura Uso General
ASTM A 536 60-40-18 Ferrítica Puede ser recocido
Partes resistentes a golpes; servicios de baja
temperatura
ASTM A 537 65-45-12 Mayormente
Ferrítica De fundición o
recocido Servicio General
ASTM A 538 80- 55-06 Ferrítica Perlítica
De fundición Servicio General
ASTM A 539 100-70-
03 Mayormente
Perlítica Puede ser
normalizado
Mejor combinación de resistencia y resistencia al
desgaste y mejor respuesta al endurecimiento
superficial
SAE J434 D7003 Perlítica De fundición
Piezas de alta resistencia que requieren muy buena resistencia al desgaste y
buena respuesta al endurecimiento selectivo
ASTM A 541 120-90-
02 Martensítica
Templado y enfriado en
aceite
Alta resistencia y resistencia al desgaste
(American Society for Metals, 2005)
Tabla 1.5. Propiedades mecánicas y aplicaciones típicas para calidades estándar de hierro dúctil.
Nombre
Resistencia a la tracción
Resistencia a la
fluencia Elongación
Aplicación típica
Mpa ksi Mpa ksi (%) No ha lofrado
60-40-18 414 60 414 40 18
Partes de
contención de
presión como
válvulas
65-45-12 448 65 310 45 12
Partes
mecánicas,
como elementos
de choque o a
cargas cíclicas
80- 55-06 552 80 379 55 6
Cigüeñales,
engranajes y
rodillos
18
100-70-03 689 100 483 70 3
Engranajes de
gran carga, y
componentes de
maquina
D7003 689 100 483 70 3 Engranajes
120-90-02 827 120 621 90 2 Piñones,
engranajes
(American Society for Metals, 2005)
Para el análisis metalográfico es necesario emplear un reactivo químico, con el cual
reaccione la microestructura de la aleación y de esta manera se revele la estructura
buscada. Hay que tener muy en cuenta el reactivo a utilizarse, para lo cual se emplea
Norma ASTM E407- 07. De acuerdo a la norma, los reactivos para visualizar la
microestructura de las aleaciones de hierro carbono, son: Nital, Prical, Super Prical, Fry´s.
Las más empleadas en el medio son Nital y Prical, con ambas soluciones el ataca solo
dura unos pocos segundos, para más información consultar en la norma. (ASTM- E407-
07, 2015)
Es importante la selección del reactivo para el ataque químico, pues depende de te tipo de
micro estructura se quiere revelar; al utilizar el reactivo incorrecto, se puede realizar un
análisis erróneo. (ASTM- E407-07, 2015)
19
2. METODOLOGÍA
2.1. Software Libre
Existen varios de lenguajes de programación, como Matlab, en donde se puede realizar un
código de programación, pero es necesario adquirir la licencia oficial del programa, lo cual
incrementa los costos de investigación y uso. Es posible acceder a licencias estudiantiles
para poder hacer proyectos como es el caso del presente trabajo; pero bajo estas
condiciones ciertas librerías no están hábiles para el usuario. Además para correr el
programa en otra computadora es necesario adquirir otra licencia, por lo que su difusión es
muy complicada. (Hidalgo, 2016)
El software libre se ha desarrollado con la filosofía de que el código principal debe estar
abierto, para que las personas que están ligadas con la investigación y el desarrollo puedan
aprovechar sus ventajas. (Hidalgo, 2016) ” En 1985, Richart Stallman definió el concepto
de Software Libre en cuatro libertades”: (Hidalgo, 2016)
1. Libertad de correr el programa, por cualquier motivo.
2. Libertad de estudiar las fuentes del programa y cambiarlo.
3. Libertad de copiar y distribuir copias exactas, en cualquier momento sin problema.
4. Libertad de hacer modificaciones y distribuirlas, para beneficio de la comunidad.
2.1.1. Python y Open CV
Python es un lenguaje de programación, fácil de aprender y de gran capacidad. El cual
presenta estructuras de alto nivel con un enfoque simple pero efectivo, en la programación
orientada a objetos, lo que lo convierte en un leguaje muy empleado en ingeniería. (Python
, 2017)
Para la utilización del programa es necesario incluir diferentes librerías, como numpy, que
es empleada en el análisis, y estructuración de matrices; otra librería es Matplotlib que
genera gráficas en 2D y 3D; la librería que proporciona las herramientas para leer y
manipular imágenes es OpenCV; y finalmente para realizar una interfaz gráfica, se emplea
PyQt4 que es una librería que conecta a Python con el desarrollador de programas Qt.
(Willems, 2017); (The Matplotlib development team., 2017); (OpenCV-Python, 2016).
A través del desarrollo de código en Python se plantea, un software que emplee el
procesamiento en imágenes de metalografías de fundiciones nodulares.
20
2.2. Procesamiento de Imágenes
2.2.1. Escala de Grises
La librería OpenCV carga imágenes en formato BGR, es decir azul (Blue), verde (Green) y
rojo (Red). Cada pixel de la imagen tiene un vector que expresa el color que tiene cada
pixel. El vector presenta tres componentes (B, G, R), las cuales tienen un valor que va de
0 a 255, cuyas combinaciones definen los colores del vector. (OpenCV-Python, 2016)
Dentro de esta librería es posible hacer una conversión de formato y cambiar el mapa de
colores de una imagen, para el caso de estudio se transforma del formato BGR a una
escala de grises. En escala de grises, cada pixel está definido por un solo valor, entre 0 y
255; el valor de cero 0 representa al color negro, mientras que el valor de 255 representa
al color blanco. Cualquier valor intermedio define una mezcla entre los dos colores con un
porcentaje mayor de un color u otro dependiendo su ascenso en la escala. (OpenCV-
Python, 2016)
2.2.2. Discriminación matricial
Al pasar a una escala de grises la imagen cargada, a cada pixel tiene un valor dentro de 0
y 255, se considera a una imagen como una matriz, tal que se puede extraer el tamaño de
dicha matriz; se genera una matriz con el mismo tamaño de la imagen, con valores de cero.
Para el análisis de propiedades se analiza pixel a pixel, a través de un bucle “ for ” para
cada posición dentro de la matriz, se compara el valor de la escala de grises del elemento
con un rango de valores dados por el usuario, rango que depende de la propiedad que se
vaya a analizar. Si el valor del elemento está dentro del rango propuesto, el pixel se
imprimirá en la segunda matriz generada, mientras que los pixeles que estén fuera de los
valores seteados por el usuario asumirán un valor predeterminado. Este proceso se ilustra
en la Figura 2.1.
Figura 2.1. Diagrama de flujo de la discriminación de matrices.
21
El código de programación se encuentra expuesto en el Anexo III, al final del presente
trabajo.
2.2.3. Análisis de Perlita, Ferrita y Grafito
El análisis de los porcentajes de microestructura revelada en la metalografía se obtiene
usando la discriminación matricial planteada, añadiendo un vector contador. A este vector
se añadirán los pixel que cumplen con la condición planteada en la discriminación
matricial. Se realizara un conteo de los elementos de este vector, y se compara con la
cantidad de pixeles presentes en la imagen, lo que se resume en la Figura 2.2.
Figura 2.2. Diagrama de flujo de obtención de porcentajes de ferrita perlita y grafito.
Para realizar un análisis acertado, es necesario plantear dos valores umbrales en el
algoritmo de la discriminación matricial. En primer lugar es necesario identificar el valor
umbral para la identificar del grafito y posteriormente es necesario encontrar el valor umbral
para que de manera similar la ferrita pueda ser identificada en la metalografía. Se plantea
una selección del valor de escala de grises empleando srolls como se muestra en le Figura
2.3. Se realizará un ejemplo del análisis empleando la metalografía que se ilustra en la
Figura 2.4 empleando la interfaz gráfica del código del presente estudio, en donde se
variará los valore umbrales expuestos
22
Figura 2.3. Sección del programa generado; cargado de imagen y selección de valor de escala de grises.
Figura 2.4. Metalografía de hierro fundido nodular.
(Metalografía Obtenida: Laboratorio de Metalografía de la Facultad de Ingeniería Mecánica EPN)
Para la identificación del grafito se varía el valor de la escala de grises, como se visualiza
en la Figura 2.4, hasta que se pueda visualizar claramente los nódulos de grafito. Al obtener
el valor de escala de grises adecuado, se da un orden de ejecución, los valores desde cero
hasta el valor obtenido, serán los límites en el algoritmo mostrado en la Figura 2.2,
obteniéndose así el porcentaje de grafito en la metalografía.
23
Figura 2.5. Variación de la escala de Grises de la Metalografía para identificar el grafito.
De forma similar que la identificación del grafito se varía el valor de la escala de grises en
forma dinámica, hasta comprobar que se ha revelado toda la ferrita presente en la
metalografía, como se ve en la Figura 2.5, obteniéndose así el segundo valor umbral
necesario para realizar la discriminación matricial, y obtener los valores porcentuales de la
microestructura perlítica y ferrítica.
Figura 2.6. Variación de la escala de grises para identificar la ferrita.
24
La ferrita es la micro estructura más clara en la metalografía, por lo se asignará el segundo
valor umbral y el valor de 255 en el algoritmo mostrado en la Figura 2.2. Por otro lado los
valores asignados para la obtención porcentual de perlita son los dos valores umbrales.
Para obtener los valores porcentuales de ferrita y perlita en la metalografía, es necesario
obviar los pixeles de la metalografía correspondientes al grafito.
2.2.4. Análisis de Nodularidad
Figura 2.7. Metalografía de una fundición nodular.
(Metalografía de la Fundición , s.f.)
Como se indicó en el capítulo anterior, la nodularidad expresa el porcentaje de cuanto
grafito de la aleación se ha concentrado en nódulos. Se tomará la metalografía mostrada
en la Figura 2.7 como ejemplo del análisis, el cual se ha seguido el siguiente procedimiento:
Obtención de Datos: Es necesario aislar los nódulos de la metalografía para poder
analizarlos y posteriormente comparar con el grafito presente en la metalografía. Al realizar
la discretización manual podemos obtener una imagen como se ve en la Figura 2.8. No es
posible eliminar el grafito libre presente en la metalografía debido a que tiene el mismo
valor de escala de grises que los nódulos. Los métodos automáticos, de detección de
círculos son ineficientes para este caso.
25
Figura 2.8. Discretización de grafito de una metalografía de fundición nodular.
Se plantea la selección de los nódulos empleando el mouse de la imagen analizada, donde
el usuario diferencia entre nódulos, inclusiones y concentraciones de grafito amorfas. Para
seleccionar un nódulo, hay que seleccionar puntos opuestos, que describan el diámetro de
un nódulo, como se indica en la Figura 2.9.
Al instante que se selecciona un nódulo se ingresa la información del tamaño del mismo
en una matriz en blanco del mismo tamaño de la imagen, como se indica en la Figura 2.9.
Figura 2.9. Selecciones de nódulos y generación de círculos en matriz en blanco.
26
Aislamiento de Nódulos y Análisis de Nodularidad: Una vez seleccionados los nódulos, se
realiza una operación de imágenes. Se invierte los colores de la matriz donde se
generaron los círculos generando una máscara, se añade una instrucción, en donde se
corte todo lo que sea blanco en esta matriz, y posteriormente se sobrepone a la imagen
de la metalografía original. Como resultado de eso los nódulos quedan aislados,
finalmente se añade los nódulos aislados a un fondo flanco donde se puede visualizar
con claridad, como se ve en la Figura 2.10, 2.11 y 2.12.
Figura 2.10. Máscara.
Figura 2.11. Imágenes superpuestas.
27
Figura 2.12. Nódulos aislados.
Al obtener finalmente una imagen con los nódulos aislados, se contabiliza los pixeles que
sean diferentes de blanco, el proceso es el mismo que la discriminación de matrices.
Posteriormente se compara, con el número de pixeles que obtenidos al calcular el
porcentaje de grafito. Finalmente se devuelve un porcentaje el porcentaje de nodularidad.
Este proceso se ilustra en el diagrama de flujo que se muestra en la Figura 2.13
Figura 2.13. Diagrama de flujo del proceso de obtención de la modularidad.
28
2.2.5. Tamaño y Conteo de Nódulos
Mientras se realiza la selección de los nódulos, se añade a un vector el valor del diámetro
de cada círculo generado, el cual es lo más aproximado al nódulo. Finalmente al recibir la
señal de la tecla “S”, como se indica en la Figura 2.13, se realiza una sumatoria de los
elementos que tiene el vector; y se divide para el número de elementos en el vector. Para
obtener el valor promedio del diámetro de nódulos. El número de nódulos presentes en la
metalografía se obtienen del número de elementos en el vector de diámetros de los
círculos. Se puede revisar el código de programación en el Anexo III.
Finalmente es necesario adjuntar a los resultados adquiridos una magnitud. En el caso del
conteo de nódulos debe ser expresado en nódulos por área, la cual es obtenida, de los
datos del software “Stream Essentials”, empleado en el laboratorio de metalografía de la
Facultad de Ingeniería Mecánica. En el cual una metalografía tomada a un aumento de
100X presenta un área de 1.29 mm2. Al realizar una comparación entre los pixeles de la
imagen, la medición manual realizada en el programa, que se ilustra en la Figura 2.14, y el
área total expresada en los resultados del programa se obtiene la relación pixel - milímetro
mostrada en la Ecuación 2.1. De manera que el tamaño promedio del diámetro de los
nódulos es expresado en milímetros. (ASTM, A247-16, 2016)
1 [-#/56] = 365 × 10:; [<<]
Ecuación 2.1. Relación entre pixel y milímetro.
Figura 2.14. Medición en mm en el software “Stream Essentials”.
29
2.2.6. Tipo de Grafito
Se selecciona el tipo de grafito presente en la metalografía, se selecciona entre el tipo de
grafito correspondiente a fundiciones de hierro dúctil, es decir entre el Tipo I, Tipo II, Tipo
V y Tipo VI. En caso de existir la presencia de un segundo tipo se realizará una selección
del tipo secundario de grafito, en la imagen de los nódulos aislado obtenida, generándose
una máscara y la operación entre imágenes similar a la realizada para aislar los nódulos
pero en este caso se empleará rectángulos, como se ve en la Figura 2.15. Finalmente se
realiza una discriminación matricial entre la imagen de los nódulos aislados y la imagen de
los nódulos aislados en segunda instancia comparando porcentualmente la cantidad del
tipo de grafito principal y secundario.
Figura 2.15. Selección de tipo secundario de grafito.
2.3. Adición de resultados a una base de datos
Finalmente para llevar constancia del análisis realizado, se añaden los resultados
obtenidos en una base de datos de MySQL, como se indica en la Figura 2.16. En la tabla
está incluido el nombre del archivo analizado, el porcentaje de ferrita, perlita y grafito, así
como el valor de escala de grises empleado para identificar el grafito y la ferrita, además
se añade el porcentaje de modularidad, el tamaño promedio, el número de nódulos, y el
30
tipo de concentración de grafito presente en la metalografía; finalmente se añadirá el
nombre de la persona que realiza el análisis, la fecha, así como el reactivo empleado para
revelar la microestructura, y cualquier observación realizada.
Figura 2.16. Base de datos en MySQL.
2.4. Experimentación
En la búsqueda de corroborar los resultados del software planteado es necesario obtener
muestras, las cuales se someterán a un análisis por el software realizado en el presente
estudio y el empleado en el laboratorio de metalurgia de la Facultad de Ingeniería
Mecánica. Se extrajo una muestra del actuador de una válvula mariposa, empleada en
tuberías del servicio de agua potable, la cual estaba presente el laboratorio
2.4.1 Obtención de muestras
A partir de la probeta obtenida se realizó el proceso de preparación del elemento para ser
observado en el microscopio, el desbastado, lijado y pulido, indicado en la Figura 2.17, fue
realizado según indicaciones la norma ASTM E3-11. (ASTM INTERNATIONAL, 2011).
31
Figura 2.17. Muestra obtenida y la máquina de pulido de fondo.
Con la probeta lista, se procedió a realizar el ataque químico para revelar la microestructura
de la aleación con nital a 2%, es decir ácido nítrico diluido en agua, en una solución al dos
por ciento. El equipo empleado en el laboratorio es microscopio OLYMPUS SC30 de la
serie U-TV0.5XC-3, número 4G02894, elaborado en Toykio Japon, que se indica en la
Figura 2.18. El microscopio esta enlazado a una computadora presente y emplea el
software Stream Essentials
Figura 2.18. Microscopio del Laboratorio de Metalografía de la Facultad de Ingeniería Mecánica.
32
Con la probeta lista, se procedió a realizar el ataque químico para revelar la microestructura
de la aleación con nital a 2%, es decir ácido nítrico diluido en agua, en una solución al dos
por ciento. El equipo empleado en el laboratorio es microscopio OLYMPUS SC30 de la
serie U-TV0.5XC-3, número 4G02894, elaborado en Toykio Japon. El microscopio esta
enlazado a una computadora presente y emplea el software Stream Essentials. Software con
el cual se realizó el análisis metalográfico en el laboratorio.
2.4.2. Análisis de muestras proporcionado por el laboratorio
El software “Stream Essentials”, proporciona porcentajes de las microestructuras presentes
en diferentes aleaciones analizadas en el laboratorio, el estudio se concentró en el análisis
de metalografías de hierro fundido dúctil, por lo que la norma usada por el programa para
realizar la comparación de las imágenes es la norma ASTM A247-10.
Para el análisis correspondiente, de manera análoga que en el software planteado en el
presente estudio, se identifica al grafito presente en la metalografía como podemos
observar en la Figura 2.19, en donde el grafito es marcado con el color rojo.
Figura 2.19. Identificación de grafito en el software Stream Essentials.
33
Por otro lado es necesario identificar las áreas en donde se tenga ferrita como se indica en
la Figura 2.20, se necesita ajustar el valor límite en la escala de colores, de forma que toda
la ferrita del material sea identificada por el programa.
Figura 2.20. Identificación de ferrita en el software Stream Essentials.
El programa del laboratorio realiza dos análisis diferentes, el primero en el cual se analiza
el porcentaje de las microestructuras, en el caso de estudio se identifica porcentualmente
la ferrita y la perlita presentes en las aleaciones de hierro fundido, finalmente se presenta
los resultados como se observa en la Tabla 2.1.
Tabla 2.1. Resultados del análisis de microestructuras proporcionado por el software Stream Essentials.
Cast Iron analysis
(Sumary)
Standar ASTM A247-10
Standar2 ASTM E2567-11
Total Sample Area 1,29 mm^2
Date 17-04-20176
Ferrite Radio 4,10%
Perlite Ratio 95,90%
34
El segundo análisis que el software realiza, es un análisis del grafito presente en la
aleación, añadiendo los resultados obtenidos en el análisis de microestructura realizado
previamente, los resultados se muestran como se indica en la Tabla 2.2.
Tabla 2.2. Resultados del análisis de grafito proporcionado por el software Stream Essentials.
Cast Iron analysis
(Sumary)
Standar ASTM A247-10
Standar2 ASTM E2567-11
Total Sample Area 1,29 mm^2
Date 17-04-20176
Graphite Form III(42%) IV(32%)V(23%)
Ferrite Radio 4,10%
Perlite Ratio 95,90%
Graphite Fraction 27,30%
Nodularity by Area (ASTM E2567) 16,80%
Nodularity by Count (ASTM E2567) 13,50%
2.5. Interfaz Gráfica
Para que el usuario del programa, pueda operar el código sin inconveniente, se plantea
una interfaz gráfica ,la cual se indica en la Figura 2.21, la cual se divide en cuatro zonas la
primera en se plantea los parámetros de análisis de la imagen, la zona de análisis de la
microestructura y contenido de grafito, la tercera zona dedicada al análisis de los nódulos
presentes en la metalografía, y finalmente la zona en donde se adjuntará datos como la
persona a cargo, así como la fecha, reactivo empleado y observaciones.
El código de programación de la interfaz gráfica se encuentra añadido en el Anexo IV.
35
Figura 2.21. Interfaz gráfica del programa realizado.
En la primera zona de la interfaz es donde se añadirá el nombre de la imagen a analizar
con su extensión de archivo, en este lugar es donde se planteará las condiciones de
análisis de una metalografía, en donde a través de los scrolls mostrados en la Figura 2.21,
se cambiará de manera dinámica el valor de la escala de grises hasta que el grafito y la
ferrita sean claramente identificados en la metalografía de tal manera que se realice un
análisis adecuado de la muestra metalográfica. Para lo cual, una vez ingresado el nombre
de la imagen con la extensión correspondiente, se presionará el botón “Escala de grafito“,
y se moverá el scroll ubicado superior, y se observará la variación dinámica de la
metalografía en una ventana generada por la librería OpenCV. Por otro lado para se realiza
el mismo procedimiento, para obtener identificar el valor en escala de grises para la ferrita,
empleando el botón “Escala Ferrita” y el scroll ubicado en la parte inferior de la Figura 2.22.
36
Figura 2.22. Primera parte de la interfaz gráfica donde se definen las condiciones de análisis.
Utilizando el botón “Clear” se borraran el nombre de la imagen así como los valores de
grafito y ferrita. Finalmente el botón “NUEVO” limpia todos los valores en la interfaz para,
de tal manera que se puede realizar un nuevo análisis.
Una vez seleccionado los valores en escala de grises del grafito y la perlita, en la segunda
zona, indicada en la Figura 2.23, al presionar “Ejecutar”, se realizará el cálculo de los
porcentajes de grafito, ferrita y perlita, en la aleación. Si se presiona el botón “Clear” se
borrará los elementos se esta sección.
Figura 2.23. Sección de la interfaz gráfica de cálculo de porcentajes de microestructuras.
La sección mostrada en la Figura 2.24, está destinada al análisis de los nódulos de la
aleación, después de activarla, es necesario presionar el botón “Barrido Imagen” en donde
se realizará la selección de nódulos, una vez terminada la selección los resultados
obtenidos se mostrarán en las líneas de texto correspondientes a: Porcentaje de
Nodularidad, Número de Nódulos , Tamaño Promedio. Al finalizar el proceso el usuario
tiene que seleccionar el tipo de nódulo presente en la metalografía y al presionar en el
botón “Tipo de Nódulo” la selección se imprimirá en la línea de texto “Tipo de Grafito”; si se
37
tiene la presencia de otro tipo de grafito se activara la subsección “Secundario” se
seleccionará el tipo secundario de grafito en la metalografía como se muestra en la Figura
2.15, y finamente se imprimirá la relación porcentual entre las dos tipos de grafito en la
línea de texto “Tipo de Grafito”.
Figura 2.24. Sección de la interfaz gráfica de análisis de nódulos.
En el caso que se tenga metalografías con nódulos muy pequeños y en gran cantidad, se
activa la subsección “Nódulos Pequeños” en donde se realizará un corte a la imagen de la
metalografía original y presionar el botón “Barrido de Imagen” dentro esta subsección se
realizará el mismo proceso que el descrito anteriormente, pero con la imagen cortada.
Finalmente se tiene que añadir los campos en la última sección que se indica en la Figura
2.25. En esta sección se añaden campos para el control y constancia de la realización de
la metalografía.
38
Figura 2.25. Sección de datos de constancia de la Metalografía.
Al llenar los campos se debe presionar el botón “Añadir a Tabla”, lo que añadirá, valga la
redundancia, los valores de los campos de la interfaz a una base de datos en MySQL, en
donde los llevará una constancia de los análisis realizados por el programa, para registro
y documentación.
39
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
3.1. Resultados
Se realizó un análisis empleando el software propuesto, a metalografías presentes en la
carta de clasificación de microestructuras de hierro dúctil, la cual podemos observar en la
Figura 1.9. (ASF Ductile Iron Quallity control Committee, 2010)
Tabla 3.1. Resultado de porcentaje de grafito, ferrita y perlita de las metalografías de la carta de clasificación de microestructuras de hierro dúctil.
Nombre Porcentaje de Grafito
(%)
Porcentaje de Ferrita
(%)
Porcentaje de Perlita
(%)
caso1 12,63 45,75 45,25 caso2 9,79 32,61 61,32 caso3 11,21 31,43 63,27
caso4 13,54 21,26 71,7
Tabla 3.2 Resultado del análisis de modularidad a metalografías presentes en la norma: ASTM A247-16.
Nodularidad Software
nod40.png 43,25
nod50.png 92,63
nod70.jpg 70,95
nod50.jpg 51,65
nod10.png 12,35
40
En la
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to %
P
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Fer
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%
Po
rcen
taje
d
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ita
%
Po
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taje
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Nu
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mm
^2)
Tam
año
P
rom
edio
(m
m)
1
CA
_A
S_
E1
.5_
10
0X
7
0
155
35,
81
3,4
5
94,
33
24,
81
29,
46
0,0
604
2
CA
_A
S_
E1.6
_100
X
70
155
3
1,8
6
4,7
6
93,
16
3
0,3
4
38
,76
0
,05
51
3
CA
_A
S_
E1.8
_100
X
70
155
3
0,4
6
3,6
1
94
,63
4
7,3
5
5,0
4
0,0
57
4
CA
_A
S_
E1.9
_100
X
70
155
2
7,7
9
7,3
6
90
,9
54
,61
5
5,0
4
0,0
59
9
5
CA
_A
S_
E1.1
0_
100X
7
0
155
2
9,2
3
,63
9
4,6
6
33
,17
4
1,0
9
0,0
55
5
6
M1
100X
AT
28
109
2
0,0
8
40
,94
5
4,4
3
81,
89
273
,64
0,0
143
7
100
X M
1.2
58
127
18,
79
35,
59
63,
04
74,
31
118
,6
0,0
196
T
ipo
de
Gra
fito
1
Tip
o II
2
Tip
o II
3
Tip
o II
(84.
39%
) T
ipo
I (1
5.61%
)
4
Tip
o II
(95.
44%
) T
ipo
II
(4.5
6%
)
5
Tip
o II
(96.
92%
) T
ipo
II
(3.0
8%
)
6
Tip
o II (
89.
88%
) T
ipo
VI
(10.
12%
)
7
Tip
o II (
78.
81%
) T
ipo
VI
(21.
19%
)
41
3.2. Discusión
Para la validación de los resultados obtenidos por el software planteado, se analizó, varias
metalografías presentes en la “Carta de Clasificación de Microestructuras de Hierro Dúctil”
indicada en la Figura 1.9. En la Tabla 3.4, 3.5 y 3.6 se observa una comparación entre los
valores de la carta y lo valores obtenidos por el software.
Para el cálculo del error se emplea la Ecuación 3.1.
>#?5@5*A#B =CDEFGFHIJK − DLMNFHJOLC
DEFGFHIJK× 100%
Ecuación 3.1. Calculo del error.
Tabla 3.4. Valores empleados para identificar el grafito y la ferrita en la metalografía.
Nombre Valor escala de
Grises 1* Valor escala de
Grises 2**
caso1 38 177 caso2 30 175 caso3 30 175
caso4 31 176 *Valor empleado para identificar el grafito **Valor empleado para identificar la ferrita
Tabla 3.5. Comparación entre los valores de la “Carta de Clasificación de Microestructuras de Hierro Dúctil” y lo valores obtenidos por el software de porcentaje de grafito en las metalografías analizadas.
Nombre Porcentaje de Grafito
(%) Diferencia Error (% )
Programa Referencia
caso1 12.63 10 2.63 26.3 caso2 9.79 10 0.21 2.1 caso3 11.21 10 1.21 12.1
caso4 13.54 10 3.54 35.4 (ASF Ductile Iron Quallity control Committee, 2010)
42
Tabla 3.6. . Comparación entre los valores de la “Carta de Clasificación de Microestructuras de Hierro Dúctil” y lo valores obtenidos por el software de porcentaje de ferrita en las metalografías analizadas.
Nombre Porcentaje de Ferrita
(%) Diferencia Error (%)
Programa Referencia
caso1 45.75 45 0.75 1.67 caso2 32.61 30 2.61 8.7 caso3 31.43 27 4.43 16.41
caso4 21.26 18 3.26 18.11 (ASF Ductile Iron Quallity control Committee, 2010)
Tabla 3.7. Comparación entre los valores de la “Carta de Clasificación de Microestructuras de Hierro Dúctil” y lo valores obtenidos por el software de porcentaje de ferrita en las metalografías analizadas.
Nombre Porcentaje Perlita (%)
Diferencia Error (%) Programa Referencia
caso1 45.25 45 0.25 0.56 caso2 61.32 60 1.32 2.2 caso3 63.27 63 0.27 0.43 caso4 71.7 72 0.3 0.417
(ASF Ductile Iron Quallity control Committee, 2010)
3.2.1. Valor de la escala de grises
Es necesario tener muy en cuenta el valor en escala de grises para la identificación de
grafito y ferrita, como se muestra en las Tablas 3.8 y 3.9, se tiene valores diferentes de la
escala empleada en la identificación de la ferrita, finalmente esto da como resultado
porcentajes diferentes de la microestructura perlítica y ferrítica.
Tabla 3.8. Comparación de resultados obtenidos por el programa desarrollado y el empleado por el laboratorio con un valor umbral de ferrita de 200.
Programa Laboratorio
Nombre CA_AS_E1.5_100X
Valor de escala de gries1* 70 -
Valor de escala de gries2** 200 -
Porcentaje de Grafito 35.81 27.3
Porcentaje de Ferrita 0.06 4.1
Porcentaje de Perlita 97.72 95.9 *Valor empleado para identificar el grafito **Valor empleado para identificar la ferrita
43
Tabla 3.9. Comparación de resultados obtenidos por el programa desarrollado y el empleado por el laboratorio con un valor umbral de ferrita de 155.
Programa Laboratorio
Nombre CA_AS_E1.5_100X
Valor de escala de gries1* 70 - Valor de escala de gries2** 155 -
Porcentaje de Grafito 35.81 27.3
Porcentaje de Ferrita 3.45 4.1
Porcentaje de Perlita 94.33 95.9 *Valor empleado para identificar el grafito **Valor empleado para identificar la ferrita Al comparar con software propuesto y el empleado en el laboratorio de la facultad, se tiene
un diferencia de 4,04 puntos en el porcentaje de ferrita al tener un valor de la escala de
grises de 200 en la identificación de la ferrita, mientras que por otro lado si se varía este
parámetro hasta un valor de 155, se tiene una diferencia de 0,65 puntos porcentuales.
Del mismo modo si comparamos los porcentajes de perlita en la metalografía cuando se
emplea el valor de ferrita de 200 se tiene una valor de 97.72% generándose una diferencia
de 1.82 puntos porcentuales con el resultado del programa empleado en el laboratorio y al
realizar el análisis con un valor de ferrita de 155 es de 94.33 % produciendo una diferencia
de 1.57 puntos porcentuales.
3.2.2. Comparación de porcentajes de grafito ferrita y perlita experimentales
A continuación se presentará varias tablas en las que se muestra los resultados de los
porcentajes de perlita, ferrita y grafito del análisis realizado por el software desarrollado y
los obtenidos en el laboratorio Stream Essentials.
Tabla 3.10. Valores empleados para identificar el grafito y la ferrita en la metalografía.
Nombre Valor escala de
Grises 1* Valor escala de
Grises 2**
CA_AS_E1.5_100X 70 155 CA_AS_E1.6_100X 70 155 CA_AS_E1.8_100X 70 155 CA_AS_E1.9_100X 70 155 CA_AS_E1.10_100X 70 155
M1 100X AT 28 109
100X M1.2 58 127 *Valor empleado para identificar el grafito **Valor empleado para identificar la ferrita
44
Tabla 3.11. Comparación entre los valores del porcentaje de grafito obtenidos con el software Stream Essentials y los obtenidos por el software propuesto.
Nombre Porcentaje de Grafito
Diferencia Programa Referencia
CA_AS_E1.5_100X 35.81 27.3 8.51 CA_AS_E1.6_100X 31.86 30.8 1.06 CA_AS_E1.8_100X 30.46 22.7 7.76 CA_AS_E1.9_100X 27.79 28.1 0.31
CA_AS_E1.10_100X 29.2 30 0.8 M1 100X AT 20.08 14.6 5.48
100X M1.2 18.79 26 7.21
Tabla 3.12. Comparación entre los valores del porcentaje de ferrita obtenidos con el software Stream Essentials y los obtenidos por el software propuesto.
Nombre Porcentaje de Ferrita (%)
Diferencia Programa Referencia
CA_AS_E1.5_100X 3.45 4.1 0.65 CA_AS_E1.6_100X 4.76 6 1.24 CA_AS_E1.8_100X 3.61 9.1 5.49 CA_AS_E1.9_100X 7.36 10.9 3.54
CA_AS_E1.10_100X 3.63 7.7 4.07 M1 100X AT 40.94 47.2 6.26
100X M1.2 35.59 34.6 0.99
Tabla 3.13. Comparación entre los valores del porcentaje de perlita obtenidos con el software Stream Essentials y los obtenidos por el software propuesto.
Nombre Porcentaje Perlita (%)
Diferencia Programa Referencia
CA_AS_E1.5_100X 94.33 95.9 1.57 CA_AS_E1.6_100X 93.16 94 0.84 CA_AS_E1.8_100X 94.63 90.9 3.73 CA_AS_E1.9_100X 90.9 89.1 1.8
CA_AS_E1.10_100X 94.66 92.3 2.36 M1 100X AT 54.43 52.8 1.63 100X M1.2 63.04 65.4 2.36
Se tiene una diferencia de resultados pequeña en los porcentajes de perlita con una
diferencia máxima de 3.73 puntos porcentuales. Por otro lado diferencias un poco más
45
amplias en los porcentajes de grafito y ferrita. Esta diferencia se da por la diferencia entre
la apreciación del operador al plantear los valores de escala de grises necesarios para
identificar el grafito y la ferrita para poder realizar el análisis en ambos sofwares, pues
trabajan de manera similar. Por otro lado el error presentado en el porcentaje de ferrita, es
una acumulación de errores, la apreciación del usuario, la sumatoria de errores
matemáticos presentados por el programa, pues al realizar operaciones de división y
multiplicación se omiten decimales que finalmente resulta en una falta de precisión en el
resultado final; lo que se puede comprobar al sumar los porcentajes de ferrita y perlita
tenemos un resultado valores desde 98,63 hasta 95,37 lo que en teoría debería dar 100.
Como se puede ver en la metalografía CA_AS_E1.8_100X es la que presenta un diferencia
mayor a las otras, esto se da por una mala apreciación del usuario del programa al definir los valores
en escala de grises como se explicó con anterioridad.
3.2.3. Tipo de Grafito
El tipo de grafito que el programa Stream Essentials entrega como resultado del análisis
es erróneo debido al grafito libre presente en las metalografías, el programa relaciona a los
nódulos y al grafito como un solo cuerpo, por lo que lo asocia con el tipo de concentraciones
de grafito presentes en aleaciones como fundiciones grises, como se indica en la Tabla
3.12.
Tabla 3.14. Resumen del tipo de grafito presente en la metalografías.
Nombre Programa Laboratorio
CA_AS_E1.5_100X Tipo II Tipo III (45%) Tipo IV (32%) Tipo V (23%)
CA_AS_E1.6_100X Tipo II Tipo III (42%) Tipo IV (32%) Tipo V (26%)
CA_AS_E1.8_100X Tipo II (84.39%) Tipo I (15.61%) Tipo III (37%) Tipo IV (37%) Tipo V (26%)
CA_AS_E1.9_100X Tipo II (95.44%) Tipo I (4.56%) Tipo III (40%) Tipo IV (45%) Tipo V (25%)
CA_AS_E1.10_100X Tipo II (96.92%) Tipo I (3.08%) Tipo III (32%) Tipo IV (34%) Tipo V (25%)
M1 100X AT Tipo II (89.88%) Tipo VI (10.12%) Tipo II (41%) Tipo III (33%) Tipo I (27%)
100X M1.2 Tipo II (78.81%) Tipo VI (21.19%) Tipo III (66%) Tipo IV (21%) Tipo II (14%)
46
3.2.4. Análisis de Nodularidad
Para corroborar el análisis de nodularidad, se empleó las metalografías expuestas en la
norma ASTM A247-16, en las cuales se muestra como varía la nodularidad
porcentualmente, como se indica en la Figura 1.5. , obteniéndose como resultado los
valores de la Tabla 3.15
Tabla 3.15. Comparación de porcentajes de nodularidad de metalografías procedentes de la norma ASTM 247-16 y el análisis realizado por el software planteado
Nodularidad Norma Software Diferencia Error
nod40.png 40 43.25 3.25 8.13
nod50.png 90 92.63 2.63 2.92
nod70.jpg 70 70.95 0.95 1.36
nod50.jpg 50 51.65 1.65 3.30
nod10.png 10 12.35 2.35 23.50
47
4. CONCLUSIONES
Se desarrolló exitosamente un código de programación que bien aplicado, satisface el
análisis metalográfico de una fundición nodular, y además de eso puede ser empleado para
obtener los porcentajes de microestructuras en fundiciones de tipos diferentes.
La metodología de análisis se fundamente en los conceptos y definiciones existentes en la
norma ASTM A 247-16 lo cual deja la puerta abierta a la reproducción y futura innovación
del código de programación, para futuros proyectos.
Al presentar los resultados en magnitudes más manejables, en comparación con los
resultados obtenidos por el software Stream Essentials, se proporciona una herramienta
didáctica y práctica. Lo que podría conllevar al uso del código para el aprendizaje
relacionado con área del estudio de metalografías destinado a los estudiantes de la
Facultad de Ingeniería Mecánica.
Al comparar el resultado obtenidos por el software propuesto y los valores presentes en la
Carta de Clasificación de Microestructuras de Hierro Dúctil podemos observar que se tiene
unas diferencias pequeñas; lo que comprueba la validez del software planteado con una
exactitud aceptable.
Al ser un software libre se puede realizar su distribución a estudiantes como docentes
involucrados en esta línea de investigación proporcionando una herramienta o un punto de
partida para la realización de trabajos futuros en los cuales sea necesario la aplicación de
procesamiento de imágenes.
El código python puede ser convertido a un formato .web de tal manera que puede
convertirse en una aplicación para futuros proyectos y ser trabajado en línea
Las diferencias presentadas con el software Stream Essentials, están relacionadas con la
diferencia de apreciación del operario del software. Además el software Stream Essentials,
al parecer encuentra un porcentaje y realiza la resta del 100%.
La nodularidad obtenida por el software propuesto, es muy acorde con la nodularidad
indicada en la norma ASTM A247-16. Pero el análisis de la nodularidad, se ve afectada al
analizar una aleación atacada químicamente, en la búsqueda de observar la
microestructura. En una metalografía atacada se visualizan zonas oscuras
48
correspondientes a la perlita y otras correspondientes al grafito libre presente en la
aleación. Por tal motivo es necesario identificar correctamente el grafito al plantear el valor
umbral de la escala de grises.
Al considerar al grafito libre dentro del análisis de la nodularidad se realiza un análisis más
acorde con la definición de la norma AST A247-16, en la cual indica que la nodularidad es
la medida en porcentaje de cuantas partículas de grafito se concetraron en los nódulos de
la aleación respecto al grafito presente en la aleación. (ASTM, A247-16, 2016)
49
Referencias Bibliográficas
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and Selection: Irons, Steels, and High Performance Alloys. Estados Unidos.
ASF Ductile Iron Quallity control Committee. (2010). Ductile Iron Microstructures Rating Chart.
ASTM- E407-07. (2015). Standard Practice for Microetching Metals and Alloys1. Estados Unidos:
ASTM.
ASTM INTERNATIONAL. (1 de Mayo de 2011). E3-11. Standar Guide for Preparation of
Metallographic Specimens. United States.
ASTM, A247-16. (Abril de 2016). Standard Test Method for Evaluating the Microstructure of
Graphite in Iron Castings. Estados Unidos.
Avner, S. H. (1988). Introduccion a la Metalurgia Física. Mexico: McGraw- Hill.
Barreiro, J. A. (1963). Fundiciones (2da. Edición ed.). Madrid: Dossat.
Callister, W. D. (1990). Introduccion a la Ciencia e Ingeniería de los Materiales. Barcelona: Reverté.
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Metalografía de la Fundición . (s.f.). Obtenido de Fundición Nodular:
http://matensayos.webcindario.com/metalofundicion/fundinodular/nodular.htm
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https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html
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https://docs.python.org/2/tutorial/
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Ruiz Ortiz, R. (s.f.). Ciencia de Materiales I. Quito: Escuela Politécnica Nacional.
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Edición ed.). Mexico D.F.: McGrawHill.
The Matplotlib development team. (02 de Febrero de 2017). Matplotlib. Obtenido de
https://matplotlib.org/
Willems, K. (18 de Enero de 2017). Learn to be a Data Scientist. Start your free account with
DataCamp. Obtenido de Python Numpy Array Tutorial:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-numpy-tutorial#gs.R7kkNE4
50
ANEXOS
51
ANEXO I. DIAGRAMA DE HIERRO CARBONO.
Figura I.1. Diagrama de Equilibrio Hierro Carbono.
(Gomez, 2012)
52
ANEXO II. RELACIÓN ENTRE EL CONTENIDO DE CARBONO Y SILICIO.
Figura I.2. Composición de Silicio y Carbono ideales en un Hierro Dúctil
(American Society for Metals, 2005)
53
ANEXO III. CODIGO DEL SOFTWARE PLANTEADO.
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
from NodularProcesamiento13 import *
import cv2
import numpy as np
import math
import MySQLdb
from PIL import Image
class MiFormulario (QtGui.QMainWindow):
grises = False
def __init__(self, parent=None):
QtGui.QWidget.__init__(self, parent)
self.ui =Ui_MainWindow()
self.ui.setupUi(self)
self.ui.horizontalSlider.valueChanged.connect (self.cambio)
self.ui.horizontalSlider_2.valueChanged.connect (self.cambio2)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnEjecutar,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.Ejecutar)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnCargarImg,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.CargarImagen)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnFerr,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.CargarFer)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnBarrido,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.Barrido)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnCorte,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.Corte)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnBarrido2,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.Barrido2)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnTipo,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.NoduloTipo)
54
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnSecundario,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.TipoSecundario)
QtCore.QObject.connect(self.ui.btnAnadirTabla,QtCore.SIGNAL('clicked()'),self.AnadirTabla)
def cambio (self, value):
global grises
self.ui.lineGrises.setText(str(value))
if grises == True:
var = int (self.ui.lineGrises.text())
img= str(self.ui.lineInserte.text())
i1 = cv2.imread(img, 0)
p, q = i1.shape
i2 = np.ones((p,q), np.uint8)
i1_clean = 255*i2
for i in xrange(p):
for j in xrange(q):
if 0 < i1[i,j] < var:
i1_clean[i,j] = i1[i,j]
else:
i1_clean[i,j] = 200
while(1):
#cv2.imshow('imagen',i1)
cv2.namedWindow('grises', cv2.WINDOW_NORMAL)
55
cv2.imshow('grises', i1_clean)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == 27:
grises = False
break
cv2.destroyAllWindows()
def cambio2 (self,value):
global ferrita
self.ui.lineFe.setText(str(value))
if ferrita == True:
var2 = int (self.ui.lineFe.text())
img2 = str(self.ui.lineInserte.text())
ig1 = cv2.imread(img2, 0)
r , s = ig1.shape
ig2 = np.ones((r,s), np.uint8)
ig1_clean = 255*ig2
for i in xrange(r):
for j in xrange(s):
if var2 < ig1[i,j] < 255:
ig1_clean[i,j] = ig1[i,j]
else:
56
ig1_clean[i,j] = 30
while(1):
#cv2.imshow('imagen',i1)
cv2.namedWindow('ferrita', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('ferrita', ig1_clean)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == 27:
ferrita = False
break
cv2.destroyAllWindows()
def CargarImagen (self):
global grises
grises = True
return grises
def CargarFer (self):
global ferrita
ferrita = True
return ferrita
def Ejecutar (self):
57
img = str(self.ui.lineInserte.text())
a = int(self.ui.lineGrises.text())
b = int (self.ui.lineFe.text())
print a
print b
print img
print type (a)
print type (img)
i1 = cv2.imread(img, 0)
li, co = i1.shape
TotalPix = li*co
i1_clean = np.zeros((li,co))
i2_clean = np.zeros((li,co))
i3_clean = np.zeros((li,co))
i1_pix = []
i2_pix = []
i3_pix = []
for i in xrange(li):
for j in xrange(co):
if 0 < i1[i,j] < a:
i1_clean[i,j] = i1[i,j]
i1_pix.append(i1[i,j]) #To define an array with elements, which contained nodulars
forms.
else:
58
i1_clean[i,j] = 200
for i in xrange(li):
for j in xrange(co):
if b < i1[i,j] < 255:
i2_clean[i,i] = i1[i,j]
i2_pix.append(i1[i,j]) #To define an array with ferrita.
else:
i2_clean[i,j] = 10
for i in xrange(li):
for j in xrange(co):
if a < i1[i,j] < b:
i3_clean[i,i] = i1[i,j]
i3_pix.append(i1[i,j]) #To define an array with perlita.
else:
i3_clean[i,j] = 200
def percT(ne, nT):
nT = nT +0.0
pe = ne/nT
return pe
#Calculo de porcentaje de grafito, ferrita y perlita
59
TotalPix2 = (TotalPix - len(i1_pix))
print 'grafito' + str(len(i1_pix))
print 'ferrita' + str(len(i2_pix))
print 'perlita' + str(len(i3_pix))
graff, fer, per = percT(len(i1_pix), TotalPix), percT(len(i2_pix), TotalPix2), percT(len(i3_pix),
TotalPix2)
GRAFF1 = graff*100
FER1 = fer*100
PER1 = per*100
GRAFF = '{0:.2f}'.format(GRAFF1)
FER = '{0:.2f}'.format(FER1)
PER = '{0:.2f}'.format(PER1)
self.ui.lineGraff.setText(str(GRAFF))
self.ui.lineFer.setText(str(FER))
self.ui.linePer.setText(str(PER))
print (GRAFF, FER, PER)
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(i1, cmap =plt.cm.gray)
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1,2,2)
60
plt.imshow(i1_clean, cmap=plt.cm.gray)
plt.xticks([]), plt.yticks([])
print ("imageSize = ", i1.size)
print ("ImageShape = ", i1.shape, i1_clean.shape,i2_clean.shape, i3_clean.shape)
plt.show()
def Barrido (self):
global cont,img_points, SumaAreas, img, img2, img1, i1_pix, inod_pix, inod_clean, va,
i1_clean, SumatoriaDiametros, tipo
imagen = str(self.ui.lineInserte.text())
va = int (self.ui.lineGrises.text())
tipo = 0
drawing = False # true if mouse is pressed
mode = True # if True, draw rectangle. Press 'c' to toggle to curve
img_points = []
SumaAreas = []
SumatoriaDiametros = []
cont = 0
ix, iy = -1, -1
img= cv2.imread(imagen, 0)
a, b = img.shape
61
i2 = np.ones((a,b), np.uint8)
img2 = 255* i2
i1_pix = []
inod_pix = []
inod_clean = np.zeros((a,b))
i1_clean = np.zeros((a,b))
def dibujar_circulos(event,x,y,flags,param):
global img_points,drawing,mode, cont, dst
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
drawing = True
img_points.append((x,y))
cont = cont + 1
print img_points
p1 = img_points[0]
px = p1[0]
py = p1[1]
print p1
print px, py
print cont
62
if cont == 2:
q1 = img_points[1]
qx = q1[0]
qy = q1[1]
cont = 0
print q1
print qx, qy
cx = (qx + px)/2
cy = (qy + py)/2
diametro = math.sqrt(((qx - px)**2) + ((qy - py)**2))
SumatoriaDiametros.append (diametro)
radio = int (diametro/2)
area = (math.pi)*diametro
SumaAreas.append(area)
print cx, cy, radio
cv2.circle(img,(cx,cy),radio,(0,255,0),5)
cv2.circle(img2,(cx,cy),radio,0,-1)
img_points = []
63
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
drawing = False
cv2.namedWindow('imagen',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.setMouseCallback('imagen',dibujar_circulos)
while(1):
cv2.imshow('imagen',img)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == ord('s'):
imag = str(self.ui.lineInserte.text())
img1 = cv2.imread(imag,0)
c, d = img1.shape
i3 = np.ones ((c,d), np.uint8)
img3 = 255*i3
ret, mask = cv2.threshold (img2,80,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
mask_inv = cv2.bitwise_not (mask)
img1_atras = cv2.bitwise_or(img1, img1,mask = mask)
img2_detras = cv2.bitwise_or(img3,img3,mask = mask_inv)
64
dst = cv2.add(img1_atras, img2_detras)
cv2.namedWindow('dst', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.imwrite(str(self.ui.lineInserte.text())+'_Nodulos.jpg',dst)
for i in xrange(c):
for j in xrange(d):
if 0 < img1[i,j] < va:
i1_clean[i,j] = img1[i,j]
i1_pix.append(img1[i,j]) #To define an array with elements, which contained
nodulars forms.
else:
i1_clean[i,j] = 200
for i in xrange(c):
for j in xrange (d):
if 0 < dst[i,j] < 200:
inod_clean[i,j] = dst[i,j]
inod_pix.append(dst[i,j])
else:
inod_clean[i,j] = 255
sum=0
for i in range(0,len(SumatoriaDiametros)):
sum=sum+SumatoriaDiametros[i]
r = len (SumatoriaDiametros)
65
promedio1 = sum/r
promedio2 = promedio1 * 6.4e-4
promedio = '{0:.4f}'.format (promedio2)
print 'El promedio es el siguiente'
print promedio
particulas = len (inod_pix)
print 'El numero de particulas es .......'
print particulas
self.ui.lineTamano.setText(str(promedio))
def Porcentaje(ne,nT):
nT = nT + 0.0
pe = ne/nT
return pe
nodulos = len (inod_pix)
grafito = len (i1_pix)
nod = Porcentaje(nodulos,grafito)
NOD1 = nod*100
NOD = '{0:.2f}'.format (NOD1)
66
print 'pilas!!!!'
print nodulos, grafito
print nod, NOD
numero = len (SumaAreas)
self.ui.lineNod.setText(str(NOD))
numero_nod1 = numero/1.29
numero_nod ='{0:.2f}'.format (numero_nod1)
self.ui.lineNumero.setText(str(numero_nod))
elif k == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
def Corte (self):
global draw1, mod1, x1, y1, x2, y2, contador, corte_points
picture = str(self.ui.lineInserte.text())
pic1 = cv2.imread (picture,1)
corte_points = []
draw1 =False
mod1 = True
xi, yi = -1, -1
contador = 0
67
def seleccionar_area (event,x,y,flags,param):
global x1, y1,x2,y2, draw1, contador
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
draw1 == True
xi, yi = x,y
corte_points.append ((x,y))
contador = contador + 1
print corte_points
p1 = corte_points [0]
x1 = p1[0]
y1 = p1[1]
print p1
print x, y
print contador
if contador == 2:
p2 = corte_points [1]
x2 = p2 [0]
y2 = p2 [1]
cv2.rectangle(pic1,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,0),2)
imagen = str(self.ui.lineInserte.text())
recorte = Image.open(imagen)
box = (x1, y1, x2, y2)
68
region = recorte.crop(box)
region.show()
region.size
region.save(str(self.ui.lineInserte.text())+'_recorte.jpg')
self.ui.lineCorte.setText(str(self.ui.lineInserte.text())+'_recorte.jpg')
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
draw1 == False
cv2.namedWindow('Recorte', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.setMouseCallback('Recorte',seleccionar_area)
while (1):
cv2.imshow('Recorte',pic1)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
## if k == ord('c'):
##
## imagen = str(self.ui.lineInserte.text())
69
def Barrido2 (self):
global cont,img_points, SumaAreas, img, img2, img1, i1_pix, inod_pix, inod_clean, va,
i1_clean, SumatoriaDiametros, tipo
imagen = str(self.ui.lineCorte.text())
va = int (self.ui.lineGrises.text())
tipo = 0
drawing = False # true if mouse is pressed
mode = True # if True, draw rectangle. Press 'c' to toggle to curve
img_points = []
SumaAreas = []
SumatoriaDiametros = []
cont = 0
ix, iy = -1, -1
img= cv2.imread(imagen, 0)
a, b = img.shape
i2 = np.ones((a,b), np.uint8)
img2 = 255* i2
i1_pix = []
inod_pix = []
inod_clean = np.zeros((a,b))
i1_clean = np.zeros((a,b))
70
def dibujar_circulos(event,x,y,flags,param):
global img_points,drawing,mode, cont, dst
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
drawing = True
img_points.append((x,y))
cont = cont + 1
print img_points
p1 = img_points[0]
px = p1[0]
py = p1[1]
print p1
print px, py
print cont
if cont == 2:
q1 = img_points[1]
qx = q1[0]
qy = q1[1]
cont = 0
71
print q1
print qx, qy
cx = (qx + px)/2
cy = (qy + py)/2
diametro = math.sqrt(((qx - px)**2) + ((qy - py)**2))
SumatoriaDiametros.append (diametro)
radio = int (diametro/2)
area = (math.pi)*diametro
SumaAreas.append(area)
print cx, cy, radio
cv2.circle(img,(cx,cy),radio,(0,255,0),5)
cv2.circle(img2,(cx,cy),radio,0,-1)
img_points = []
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
drawing = False
cv2.namedWindow('imagen',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.setMouseCallback('imagen',dibujar_circulos)
72
while(1):
cv2.imshow('imagen',img)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == ord('s'):
imag = str(self.ui.lineCorte.text())
img1 = cv2.imread(imag,0)
c, d = img1.shape
i3 = np.ones ((c,d), np.uint8)
img3 = 255*i3
ret, mask = cv2.threshold (img2,80,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
mask_inv = cv2.bitwise_not (mask)
img1_atras = cv2.bitwise_or(img1, img1,mask = mask)
img2_detras = cv2.bitwise_or(img3,img3,mask = mask_inv)
dst = cv2.add(img1_atras, img2_detras)
cv2.namedWindow('dst', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.imwrite(str(self.ui.lineInserte.text())+'_Nodulos.jpg',dst)
for i in xrange(c):
for j in xrange(d):
73
if 0 < img1[i,j] < va:
i1_clean[i,j] = img1[i,j]
i1_pix.append(img1[i,j]) #To define an array with elements, which contained
nodulars forms.
else:
i1_clean[i,j] = 200
for i in xrange(c):
for j in xrange (d):
if 0 < dst[i,j] < 200:
inod_clean[i,j] = dst[i,j]
inod_pix.append(dst[i,j])
else:
inod_clean[i,j] = 255
sum=0
for i in range(0,len(SumatoriaDiametros)):
sum=sum+SumatoriaDiametros[i]
r = len (SumatoriaDiametros)
promedio1 = sum/r
promedio2 = promedio1 * 6.4e-4
promedio = '{0:.4f}'.format (promedio2)
print 'El promedio es el siguiente'
print promedio
particulas = len (inod_pix)
74
print 'El numero de particulas es .......'
print particulas
self.ui.lineTamano.setText(str(promedio))
def Porcentaje(ne,nT):
nT = nT + 0.0
pe = ne/nT
return pe
nodulos = len (inod_pix)
grafito = len (i1_pix)
nod = Porcentaje(nodulos,grafito)
NOD1 = nod*100
NOD = '{0:.2f}'.format (NOD1)
print 'pilas!!!!'
print nodulos, grafito
print nod, NOD
numero = len (SumaAreas)
self.ui.lineNod.setText(str(NOD))
75
numero_nod1 = numero/1.29
numero_nod ='{0:.2f}'.format (numero_nod1)
self.ui.lineNumero.setText(str(numero_nod))
elif k == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
def NoduloTipo (self):
global dst, tipo
tipo = 0
#nodulos = cv2.imread('nodulos.jpg',0)
if self.ui.radioBtnTipo1.isChecked() == True:
tipo = 'Tipo I'
if self.ui.radioBtnTipo2.isChecked() == True:
tipo = 'Tipo II'
if self.ui.radioBtnTipo5.isChecked() == True:
tipo = 'Tipo V'
76
if self.ui.radioBtnTipo6.isChecked() == True:
tipo = 'Tipo VI'
self.ui.lineTipo.setText(str(tipo))
def TipoSecundario(self):
global dst, draw, mod, tipo, tipo2, nodA, nodA_points1, nodA_points2, inodA, nod1_pix,
nod2_pix, a, b, SecdTipo, PrinTipo
draw = False
mod = True
self.ui.lineTipo.setText(str( ))
PrinTipo = 0
SecdTipo = 0
nodA= cv2.imread(str(self.ui.lineInserte.text())+'_Nodulos.jpg',0)
nodA_points1 = []
nodA_points2 = []
iix, iiy = -1, -1
a, b = nodA.shape
inod = np.ones((a,b),np.uint8)
inodA= 255*inod
nod1_pix = []
nod2_pix = []
77
inod1_clean = np.zeros((a,b))
inod2_clean = np.zeros((a,b))
def capturar_nodulos (event,x,y,flags,param):
global iix, iiy, draw, mod
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
draw == True
iix, iiy = x,y
print x, y
print iix, iiy
elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
if draw == True:
if mod ==True:
cv2.rectangle(nodA,(iix,iiy),(x,y),(0,0,0),2)
cv2.rectangle(inodA,(iix,iiy),(x,y),(0,0,0),-1)
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
draw == False
if mod == True:
cv2.rectangle(nodA,(iix,iiy),(x,y),(0,0,0),2)
cv2.rectangle(inodA,(iix,iiy),(x,y),(0,0,0),-1)
cv2.namedWindow('Tipo', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.setMouseCallback('Tipo',capturar_nodulos)
while(1):
cv2.imshow('Tipo',nodA)
78
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == ord ('n'):
imNod= cv2.imread(str(self.ui.lineInserte.text())+'_Nodulos.jpg',0)
c, d = imNod.shape
i3 = np.ones ((a,b), np.uint8)
img3 = 255*i3
ret, mask = cv2.threshold (inodA,80,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
mask_inv = cv2.bitwise_not (mask)
img1_atras = cv2.bitwise_or(imNod, imNod,mask = mask)
img2_detras = cv2.bitwise_or(img3,img3,mask= mask_inv)
dt = cv2.add(img1_atras, img2_detras)
cv2.namedWindow('tipoS', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('tipoS',dt)
#cv2.imwrite('nodulos.jpg',dst)
for i in xrange(a):
for j in xrange (b):
if 0 < nodA[i,j] < 200:
inod1_clean[i,j] = nodA[i,j]
nod1_pix.append(dt[i,j])
else:
79
inod1_clean[i,j] = 255
for i in xrange(a):
for j in xrange (b):
if 0 < dt[i,j] < 200:
inod2_clean[i,j] = dt[i,j]
nod2_pix.append(dt[i,j])
else:
inod2_clean[i,j] = 255
def Porcentajes (ne,nT):
nT = nT + 0.0
pe = ne/nT
return pe
total = len (nod1_pix)
tipo2 = len (nod2_pix)
tipo1 = total - tipo2
Tipo1 = Porcentajes (tipo1,total)
T1 = Tipo1 * 100
t1 = '{0:.2f}'.format (T1)
Tipo2 = Porcentajes (tipo2,total)
T2 = Tipo2 * 100
t2 = '{0:.2f}'.format (T2)
80
print T1, T2
if self.ui.radioBtnTipo1.isChecked() == True:
PrinTip = 'Tipo I'
elif self.ui.radioBtnTipo2.isChecked() == True:
PrinTip = 'Tipo II'
elif self.ui.radioBtnTipo5.isChecked() == True:
PrinTip = 'Tipo V'
elif self.ui.radioBtnTipo6.isChecked() == True:
PrinTip = 'Tipo VI'
if self.ui.radioBtnTipo1s.isChecked() == True:
SecdTipo = 'Tipo I'
elif self.ui.radioBtnTipo2s.isChecked() == True:
SecdTipo = 'Tipo II'
elif self.ui.radioBtnTipo5s.isChecked() == True:
SecdTipo = 'Tipo V'
elif self.ui.radioBtnTipo6s.isChecked() == True:
SecdTipo = 'Tipo VI'
self.ui.lineTipo.setText(str(PrinTip) + str(t1) + str(SecdTipo) + str(t2))
81
elif k==27:
break
cv2.destroyAllWindows()
def AnadirTabla(self):
img = str (self.ui.lineInserte.text())
gr = int (self.ui.lineGrises.text())
a= float(self.ui.lineGraff.text())
b= float(self.ui.lineFer.text())
c= float(self.ui.linePer.text())
d= float(self.ui.lineNod.text())
e= float(self.ui.lineNumero.text())
f= float(self.ui.lineTamano.text())
g= str(self.ui.lineTipo.text())
h= str(self.ui.lineFecha.text())
i= str(self.ui.lineEncargado.text())
j= str(self.ui.lineReactivo.text())
k= str(self.ui.lineObservaciones.text())
conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user = "root", passwd = "password", db=
"metalografias")
cursor = conn.cursor ()
cursor.execute('''
82
INSERT INTO analisis_fundiciones (Nombre, Valor_Grises, Porcentaje_Grafito,
Porcentaje_Ferrita, Porcentaje_Perlita, Porcentaje_Nodularidad, Numero_Nodulos,
Tamano_Promedio, Tipo_Grafito, Fecha, Encargado, Reactivo, Observaciones)
VALUES (%s, %d, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %s, %s, %s, %s, %s)
''' %(img,gr,a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k))
print ('Una fila insertada en la tabla analisis_fundiciones')
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()
if __name__=="__main__":
app=QtGui.QApplication(sys.argv)
myapp=MiFormulario()
myapp.show()
sys.exit(app.exec_())
83
ANEXO IV. CODIGO DE LA INTERFAZ GRÁFICA.
# -*- coding: utf-8 -*-
# Form implementation generated from reading ui file 'NodularProcesamiento13.ui'
#
# Created by: PyQt4 UI code generator 4.11.4
#
# WARNING! All changes made in this file will be lost!
from PyQt4 import QtCore, QtGui
try:
_fromUtf8 = QtCore.QString.fromUtf8
except AttributeError:
def _fromUtf8(s):
return s
try:
_encoding = QtGui.QApplication.UnicodeUTF8
def _translate(context, text, disambig):
return QtGui.QApplication.translate(context, text, disambig, _encoding)
except AttributeError:
def _translate(context, text, disambig):
return QtGui.QApplication.translate(context, text, disambig)
class Ui_MainWindow(object):
def setupUi(self, MainWindow):
84
MainWindow.setObjectName(_fromUtf8("MainWindow"))
MainWindow.resize(778, 709)
self.centralwidget = QtGui.QWidget(MainWindow)
self.centralwidget.setObjectName(_fromUtf8("centralwidget"))
self.label = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label.setGeometry(QtCore.QRect(70, 30, 154, 16))
self.label.setObjectName(_fromUtf8("label"))
self.label_2 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(70, 70, 161, 16))
self.label_2.setObjectName(_fromUtf8("label_2"))
self.label_3 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(30, 330, 161, 16))
self.label_3.setObjectName(_fromUtf8("label_3"))
self.label_4 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(30, 370, 161, 16))
self.label_4.setObjectName(_fromUtf8("label_4"))
self.textBrowser = QtGui.QTextBrowser(self.centralwidget)
self.textBrowser.setEnabled(True)
self.textBrowser.setGeometry(QtCore.QRect(390, 70, 281, 31))
self.textBrowser.setObjectName(_fromUtf8("textBrowser"))
self.lineGrises = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineGrises.setGeometry(QtCore.QRect(240, 70, 131, 20))
self.lineGrises.setObjectName(_fromUtf8("lineGrises"))
self.lineGraff = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineGraff.setGeometry(QtCore.QRect(190, 330, 101, 20))
self.lineGraff.setObjectName(_fromUtf8("lineGraff"))
self.lineFer = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineFer.setGeometry(QtCore.QRect(190, 370, 101, 20))
self.lineFer.setObjectName(_fromUtf8("lineFer"))
self.btnEjecutar = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
85
self.btnEjecutar.setGeometry(QtCore.QRect(120, 450, 75, 23))
self.btnEjecutar.setObjectName(_fromUtf8("btnEjecutar"))
self.linePer = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.linePer.setGeometry(QtCore.QRect(190, 410, 101, 20))
self.linePer.setObjectName(_fromUtf8("linePer"))
self.label_5 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(30, 410, 161, 16))
self.label_5.setObjectName(_fromUtf8("label_5"))
self.lineInserte = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineInserte.setGeometry(QtCore.QRect(240, 30, 131, 20))
self.lineInserte.setObjectName(_fromUtf8("lineInserte"))
self.btnCargarImg = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
self.btnCargarImg.setGeometry(QtCore.QRect(390, 20, 91, 23))
self.btnCargarImg.setCursor(QtGui.QCursor(QtCore.Qt.ArrowCursor))
self.btnCargarImg.setObjectName(_fromUtf8("btnCargarImg"))
self.line = QtGui.QFrame(self.centralwidget)
self.line.setGeometry(QtCore.QRect(0, 280, 761, 16))
self.line.setFrameShape(QtGui.QFrame.HLine)
self.line.setFrameShadow(QtGui.QFrame.Sunken)
self.line.setObjectName(_fromUtf8("line"))
self.btnAnadirTabla = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
self.btnAnadirTabla.setGeometry(QtCore.QRect(80, 641, 91, 23))
self.btnAnadirTabla.setObjectName(_fromUtf8("btnAnadirTabla"))
self.lineFecha = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineFecha.setGeometry(QtCore.QRect(120, 491, 181, 20))
self.lineFecha.setObjectName(_fromUtf8("lineFecha"))
self.lineEncargado = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineEncargado.setGeometry(QtCore.QRect(120, 521, 181, 20))
self.lineEncargado.setObjectName(_fromUtf8("lineEncargado"))
self.line_2 = QtGui.QFrame(self.centralwidget)
86
self.line_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 470, 311, 21))
self.line_2.setFrameShape(QtGui.QFrame.HLine)
self.line_2.setFrameShadow(QtGui.QFrame.Sunken)
self.line_2.setObjectName(_fromUtf8("line_2"))
self.label_6 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_6.setGeometry(QtCore.QRect(20, 491, 46, 13))
self.label_6.setObjectName(_fromUtf8("label_6"))
self.label_7 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_7.setGeometry(QtCore.QRect(20, 521, 71, 16))
self.label_7.setObjectName(_fromUtf8("label_7"))
self.groupBox = QtGui.QGroupBox(self.centralwidget)
self.groupBox.setGeometry(QtCore.QRect(320, 290, 451, 411))
self.groupBox.setCheckable(True)
self.groupBox.setChecked(False)
self.groupBox.setObjectName(_fromUtf8("groupBox"))
self.lineNod = QtGui.QLineEdit(self.groupBox)
self.lineNod.setGeometry(QtCore.QRect(170, 120, 113, 20))
self.lineNod.setObjectName(_fromUtf8("lineNod"))
self.label_8 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_8.setGeometry(QtCore.QRect(20, 120, 141, 20))
self.label_8.setObjectName(_fromUtf8("label_8"))
self.btnBarrido = QtGui.QPushButton(self.groupBox)
self.btnBarrido.setGeometry(QtCore.QRect(10, 20, 91, 23))
self.btnBarrido.setObjectName(_fromUtf8("btnBarrido"))
self.textBrowser_2 = QtGui.QTextBrowser(self.groupBox)
self.textBrowser_2.setEnabled(True)
self.textBrowser_2.setGeometry(QtCore.QRect(120, 20, 321, 41))
self.textBrowser_2.setObjectName(_fromUtf8("textBrowser_2"))
self.label_9 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_9.setGeometry(QtCore.QRect(20, 150, 141, 16))
87
self.label_9.setObjectName(_fromUtf8("label_9"))
self.lineNumero = QtGui.QLineEdit(self.groupBox)
self.lineNumero.setGeometry(QtCore.QRect(170, 150, 113, 20))
self.lineNumero.setObjectName(_fromUtf8("lineNumero"))
self.label_10 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_10.setGeometry(QtCore.QRect(20, 180, 101, 16))
self.label_10.setObjectName(_fromUtf8("label_10"))
self.lineTamano = QtGui.QLineEdit(self.groupBox)
self.lineTamano.setGeometry(QtCore.QRect(170, 180, 113, 20))
self.lineTamano.setObjectName(_fromUtf8("lineTamano"))
self.radioBtnTipo1 = QtGui.QRadioButton(self.groupBox)
self.radioBtnTipo1.setGeometry(QtCore.QRect(30, 230, 91, 17))
self.radioBtnTipo1.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo1"))
self.radioBtnTipo2 = QtGui.QRadioButton(self.groupBox)
self.radioBtnTipo2.setGeometry(QtCore.QRect(30, 260, 91, 17))
self.radioBtnTipo2.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo2"))
self.radioBtnTipo5 = QtGui.QRadioButton(self.groupBox)
self.radioBtnTipo5.setGeometry(QtCore.QRect(30, 290, 91, 17))
self.radioBtnTipo5.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo5"))
self.radioBtnTipo6 = QtGui.QRadioButton(self.groupBox)
self.radioBtnTipo6.setGeometry(QtCore.QRect(30, 320, 101, 17))
self.radioBtnTipo6.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo6"))
self.lineTipo = QtGui.QLineEdit(self.groupBox)
self.lineTipo.setGeometry(QtCore.QRect(290, 280, 161, 21))
self.lineTipo.setObjectName(_fromUtf8("lineTipo"))
self.btnTipo = QtGui.QPushButton(self.groupBox)
self.btnTipo.setGeometry(QtCore.QRect(30, 350, 91, 23))
self.btnTipo.setObjectName(_fromUtf8("btnTipo"))
self.label_23 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_23.setGeometry(QtCore.QRect(30, 210, 46, 13))
88
self.label_23.setObjectName(_fromUtf8("label_23"))
self.label_25 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_25.setGeometry(QtCore.QRect(330, 250, 81, 20))
self.label_25.setObjectName(_fromUtf8("label_25"))
self.groupBox_2 = QtGui.QGroupBox(self.groupBox)
self.groupBox_2.setGeometry(QtCore.QRect(170, 210, 111, 171))
self.groupBox_2.setCheckable(True)
self.groupBox_2.setChecked(False)
self.groupBox_2.setObjectName(_fromUtf8("groupBox_2"))
self.radioBtnTipo6s = QtGui.QRadioButton(self.groupBox_2)
self.radioBtnTipo6s.setGeometry(QtCore.QRect(10, 110, 101, 17))
self.radioBtnTipo6s.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo6s"))
self.radioBtnTipo1s = QtGui.QRadioButton(self.groupBox_2)
self.radioBtnTipo1s.setGeometry(QtCore.QRect(10, 20, 91, 17))
self.radioBtnTipo1s.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo1s"))
self.radioBtnTipo5s = QtGui.QRadioButton(self.groupBox_2)
self.radioBtnTipo5s.setGeometry(QtCore.QRect(10, 80, 91, 17))
self.radioBtnTipo5s.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo5s"))
self.radioBtnTipo2s = QtGui.QRadioButton(self.groupBox_2)
self.radioBtnTipo2s.setGeometry(QtCore.QRect(10, 50, 91, 17))
self.radioBtnTipo2s.setObjectName(_fromUtf8("radioBtnTipo2s"))
self.btnSecundario = QtGui.QPushButton(self.groupBox_2)
self.btnSecundario.setGeometry(QtCore.QRect(10, 140, 91, 23))
self.btnSecundario.setObjectName(_fromUtf8("btnSecundario"))
self.label_24 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_24.setGeometry(QtCore.QRect(290, 150, 81, 16))
self.label_24.setObjectName(_fromUtf8("label_24"))
self.label_26 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_26.setGeometry(QtCore.QRect(290, 180, 46, 13))
self.label_26.setObjectName(_fromUtf8("label_26"))
89
self.label_31 = QtGui.QLabel(self.groupBox)
self.label_31.setGeometry(QtCore.QRect(290, 120, 21, 16))
self.label_31.setObjectName(_fromUtf8("label_31"))
self.groupBox_3 = QtGui.QGroupBox(self.groupBox)
self.groupBox_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 411, 51))
self.groupBox_3.setCheckable(True)
self.groupBox_3.setChecked(False)
self.groupBox_3.setObjectName(_fromUtf8("groupBox_3"))
self.btnCorte = QtGui.QPushButton(self.groupBox_3)
self.btnCorte.setGeometry(QtCore.QRect(11, 21, 75, 23))
self.btnCorte.setObjectName(_fromUtf8("btnCorte"))
self.btnBarrido2 = QtGui.QPushButton(self.groupBox_3)
self.btnBarrido2.setGeometry(QtCore.QRect(231, 21, 81, 23))
self.btnBarrido2.setObjectName(_fromUtf8("btnBarrido2"))
self.lineCorte = QtGui.QLineEdit(self.groupBox_3)
self.lineCorte.setGeometry(QtCore.QRect(92, 22, 133, 23))
self.lineCorte.setObjectName(_fromUtf8("lineCorte"))
self.pushButton = QtGui.QPushButton(self.groupBox)
self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(20, 43, 75, 20))
self.pushButton.setObjectName(_fromUtf8("pushButton"))
self.pushButton_2 = QtGui.QPushButton(self.groupBox)
self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(320, 320, 75, 23))
self.pushButton_2.setObjectName(_fromUtf8("pushButton_2"))
self.textBrowser_4 = QtGui.QTextBrowser(self.groupBox)
self.textBrowser_4.setEnabled(True)
self.textBrowser_4.setGeometry(QtCore.QRect(290, 210, 151, 41))
self.textBrowser_4.setObjectName(_fromUtf8("textBrowser_4"))
self.btnNuevo = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
self.btnNuevo.setGeometry(QtCore.QRect(680, 10, 81, 41))
self.btnNuevo.setObjectName(_fromUtf8("btnNuevo"))
90
self.horizontalSlider = QtGui.QSlider(self.centralwidget)
self.horizontalSlider.setGeometry(QtCore.QRect(130, 150, 391, 20))
self.horizontalSlider.setMaximum(100)
self.horizontalSlider.setProperty("value", 70)
self.horizontalSlider.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.horizontalSlider.setObjectName(_fromUtf8("horizontalSlider"))
self.btnClearData = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
self.btnClearData.setGeometry(QtCore.QRect(590, 20, 75, 23))
self.btnClearData.setObjectName(_fromUtf8("btnClearData"))
self.btnClear2 = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
self.btnClear2.setGeometry(QtCore.QRect(180, 641, 75, 23))
self.btnClear2.setObjectName(_fromUtf8("btnClear2"))
self.lineReactivo = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineReactivo.setGeometry(QtCore.QRect(120, 551, 181, 20))
self.lineReactivo.setObjectName(_fromUtf8("lineReactivo"))
self.label_11 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_11.setGeometry(QtCore.QRect(20, 551, 61, 16))
self.label_11.setObjectName(_fromUtf8("label_11"))
self.label_12 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_12.setGeometry(QtCore.QRect(396, 180, 20, 20))
self.label_12.setObjectName(_fromUtf8("label_12"))
self.label_13 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_13.setGeometry(QtCore.QRect(510, 180, 21, 20))
self.label_13.setObjectName(_fromUtf8("label_13"))
self.label_14 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_14.setGeometry(QtCore.QRect(120, 180, 20, 20))
self.label_14.setObjectName(_fromUtf8("label_14"))
self.label_15 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_15.setGeometry(QtCore.QRect(360, 180, 20, 20))
self.label_15.setObjectName(_fromUtf8("label_15"))
91
self.line_3 = QtGui.QFrame(self.centralwidget)
self.line_3.setGeometry(QtCore.QRect(120, 160, 16, 20))
self.line_3.setMaximumSize(QtCore.QSize(1400000, 16777215))
self.line_3.setFrameShape(QtGui.QFrame.VLine)
self.line_3.setFrameShadow(QtGui.QFrame.Sunken)
self.line_3.setObjectName(_fromUtf8("line_3"))
self.line_4 = QtGui.QFrame(self.centralwidget)
self.line_4.setGeometry(QtCore.QRect(510, 160, 16, 20))
self.line_4.setFrameShape(QtGui.QFrame.VLine)
self.line_4.setFrameShadow(QtGui.QFrame.Sunken)
self.line_4.setObjectName(_fromUtf8("line_4"))
self.label_16 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_16.setGeometry(QtCore.QRect(320, 180, 20, 20))
self.label_16.setObjectName(_fromUtf8("label_16"))
self.label_17 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_17.setGeometry(QtCore.QRect(436, 180, 20, 20))
self.label_17.setObjectName(_fromUtf8("label_17"))
self.label_18 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_18.setGeometry(QtCore.QRect(280, 180, 20, 20))
self.label_18.setObjectName(_fromUtf8("label_18"))
self.label_19 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_19.setGeometry(QtCore.QRect(470, 180, 20, 20))
self.label_19.setObjectName(_fromUtf8("label_19"))
self.label_20 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_20.setGeometry(QtCore.QRect(240, 180, 20, 20))
self.label_20.setObjectName(_fromUtf8("label_20"))
self.label_21 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_21.setGeometry(QtCore.QRect(206, 180, 20, 20))
self.label_21.setObjectName(_fromUtf8("label_21"))
self.label_22 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
92
self.label_22.setGeometry(QtCore.QRect(160, 180, 20, 20))
self.label_22.setObjectName(_fromUtf8("label_22"))
self.line_7 = QtGui.QFrame(self.centralwidget)
self.line_7.setGeometry(QtCore.QRect(310, 480, 20, 161))
self.line_7.setFrameShape(QtGui.QFrame.VLine)
self.line_7.setFrameShadow(QtGui.QFrame.Sunken)
self.line_7.setObjectName(_fromUtf8("line_7"))
self.label_27 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_27.setGeometry(QtCore.QRect(20, 591, 81, 16))
self.label_27.setObjectName(_fromUtf8("label_27"))
self.lineObservaciones = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineObservaciones.setGeometry(QtCore.QRect(120, 580, 181, 51))
self.lineObservaciones.setObjectName(_fromUtf8("lineObservaciones"))
self.label_28 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_28.setGeometry(QtCore.QRect(290, 330, 21, 16))
self.label_28.setObjectName(_fromUtf8("label_28"))
self.label_29 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_29.setGeometry(QtCore.QRect(290, 370, 21, 16))
self.label_29.setObjectName(_fromUtf8("label_29"))
self.label_30 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_30.setGeometry(QtCore.QRect(290, 410, 16, 16))
self.label_30.setObjectName(_fromUtf8("label_30"))
self.label_32 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_32.setGeometry(QtCore.QRect(240, 250, 20, 20))
self.label_32.setObjectName(_fromUtf8("label_32"))
self.line_5 = QtGui.QFrame(self.centralwidget)
self.line_5.setGeometry(QtCore.QRect(510, 230, 16, 20))
self.line_5.setFrameShape(QtGui.QFrame.VLine)
self.line_5.setFrameShadow(QtGui.QFrame.Sunken)
self.line_5.setObjectName(_fromUtf8("line_5"))
93
self.label_33 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_33.setGeometry(QtCore.QRect(320, 250, 41, 20))
self.label_33.setObjectName(_fromUtf8("label_33"))
self.label_34 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_34.setGeometry(QtCore.QRect(430, 250, 20, 20))
self.label_34.setObjectName(_fromUtf8("label_34"))
self.label_35 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_35.setGeometry(QtCore.QRect(120, 250, 20, 20))
self.label_35.setObjectName(_fromUtf8("label_35"))
self.label_36 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_36.setGeometry(QtCore.QRect(280, 250, 20, 20))
self.label_36.setObjectName(_fromUtf8("label_36"))
self.label_37 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_37.setGeometry(QtCore.QRect(200, 250, 20, 20))
self.label_37.setObjectName(_fromUtf8("label_37"))
self.horizontalSlider_2 = QtGui.QSlider(self.centralwidget)
self.horizontalSlider_2.setGeometry(QtCore.QRect(130, 220, 391, 20))
self.horizontalSlider_2.setMinimum(100)
self.horizontalSlider_2.setMaximum(200)
self.horizontalSlider_2.setProperty("value", 155)
self.horizontalSlider_2.setSliderPosition(155)
self.horizontalSlider_2.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.horizontalSlider_2.setObjectName(_fromUtf8("horizontalSlider_2"))
self.label_38 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_38.setGeometry(QtCore.QRect(390, 250, 20, 20))
self.label_38.setObjectName(_fromUtf8("label_38"))
self.label_39 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_39.setGeometry(QtCore.QRect(360, 250, 51, 20))
self.label_39.setObjectName(_fromUtf8("label_39"))
self.label_40 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
94
self.label_40.setGeometry(QtCore.QRect(470, 250, 20, 20))
self.label_40.setObjectName(_fromUtf8("label_40"))
self.label_41 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_41.setGeometry(QtCore.QRect(160, 250, 31, 20))
self.label_41.setObjectName(_fromUtf8("label_41"))
self.label_42 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_42.setGeometry(QtCore.QRect(510, 250, 21, 20))
self.label_42.setObjectName(_fromUtf8("label_42"))
self.line_8 = QtGui.QFrame(self.centralwidget)
self.line_8.setGeometry(QtCore.QRect(120, 230, 16, 20))
self.line_8.setMaximumSize(QtCore.QSize(1400000, 16777215))
self.line_8.setFrameShape(QtGui.QFrame.VLine)
self.line_8.setFrameShadow(QtGui.QFrame.Sunken)
self.line_8.setObjectName(_fromUtf8("line_8"))
self.label_43 = QtGui.QLabel(self.centralwidget)
self.label_43.setGeometry(QtCore.QRect(70, 110, 161, 16))
self.label_43.setObjectName(_fromUtf8("label_43"))
self.lineFe = QtGui.QLineEdit(self.centralwidget)
self.lineFe.setGeometry(QtCore.QRect(240, 110, 131, 20))
self.lineFe.setObjectName(_fromUtf8("lineFe"))
self.textBrowser_3 = QtGui.QTextBrowser(self.centralwidget)
self.textBrowser_3.setEnabled(True)
self.textBrowser_3.setGeometry(QtCore.QRect(390, 110, 281, 31))
self.textBrowser_3.setObjectName(_fromUtf8("textBrowser_3"))
self.btnFerr = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
self.btnFerr.setGeometry(QtCore.QRect(490, 20, 91, 23))
self.btnFerr.setObjectName(_fromUtf8("btnFerr"))
self.btnClearResult = QtGui.QPushButton(self.centralwidget)
self.btnClearResult.setGeometry(QtCore.QRect(200, 450, 75, 23))
self.btnClearResult.setObjectName(_fromUtf8("btnClearResult"))
95
MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
self.menubar = QtGui.QMenuBar(MainWindow)
self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 778, 21))
self.menubar.setObjectName(_fromUtf8("menubar"))
MainWindow.setMenuBar(self.menubar)
self.statusbar = QtGui.QStatusBar(MainWindow)
self.statusbar.setObjectName(_fromUtf8("statusbar"))
MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)
self.retranslateUi(MainWindow)
QtCore.QObject.connect(self.btnClearData, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineInserte.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.linePer.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineFer.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineGraff.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineTamano.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineNumero.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineNod.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineInserte.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnClear2, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineEncargado.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnClear2, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineFecha.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnClearResult, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.linePer.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnClearResult, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineFer.clear)
96
QtCore.QObject.connect(self.btnClearResult, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineGraff.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineTipo.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineReactivo.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnNuevo, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineObservaciones.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnClear2, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineReactivo.clear)
QtCore.QObject.connect(self.btnClear2, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineObservaciones.clear)
QtCore.QObject.connect(self.pushButton_2, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineTipo.clear)
QtCore.QObject.connect(self.pushButton, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineCorte.clear)
QtCore.QObject.connect(self.pushButton, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineNod.clear)
QtCore.QObject.connect(self.pushButton, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineNumero.clear)
QtCore.QObject.connect(self.pushButton, QtCore.SIGNAL(_fromUtf8("clicked()")),
self.lineTamano.clear)
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
MainWindow.setTabOrder(self.lineInserte, self.lineGrises)
MainWindow.setTabOrder(self.lineGrises, self.btnCargarImg)
MainWindow.setTabOrder(self.btnCargarImg, self.btnEjecutar)
MainWindow.setTabOrder(self.btnEjecutar, self.btnBarrido)
MainWindow.setTabOrder(self.btnBarrido, self.btnTipo)
MainWindow.setTabOrder(self.btnTipo, self.btnSecundario)
MainWindow.setTabOrder(self.btnSecundario, self.lineFecha)
MainWindow.setTabOrder(self.lineFecha, self.lineEncargado)
MainWindow.setTabOrder(self.lineEncargado, self.lineReactivo)
MainWindow.setTabOrder(self.lineReactivo, self.lineObservaciones)
MainWindow.setTabOrder(self.lineObservaciones, self.btnAnadirTabla)
97
MainWindow.setTabOrder(self.btnAnadirTabla, self.btnNuevo)
MainWindow.setTabOrder(self.btnNuevo, self.lineGraff)
MainWindow.setTabOrder(self.lineGraff, self.lineFer)
MainWindow.setTabOrder(self.lineFer, self.linePer)
MainWindow.setTabOrder(self.linePer, self.lineNod)
MainWindow.setTabOrder(self.lineNod, self.textBrowser)
MainWindow.setTabOrder(self.textBrowser, self.groupBox)
MainWindow.setTabOrder(self.groupBox, self.textBrowser_2)
MainWindow.setTabOrder(self.textBrowser_2, self.lineNumero)
MainWindow.setTabOrder(self.lineNumero, self.lineTamano)
MainWindow.setTabOrder(self.lineTamano, self.radioBtnTipo1)
MainWindow.setTabOrder(self.radioBtnTipo1, self.radioBtnTipo2)
MainWindow.setTabOrder(self.radioBtnTipo2, self.radioBtnTipo5)
MainWindow.setTabOrder(self.radioBtnTipo5, self.radioBtnTipo6)
MainWindow.setTabOrder(self.radioBtnTipo6, self.lineTipo)
MainWindow.setTabOrder(self.lineTipo, self.horizontalSlider)
MainWindow.setTabOrder(self.horizontalSlider, self.btnClearData)
MainWindow.setTabOrder(self.btnClearData, self.btnClear2)
MainWindow.setTabOrder(self.btnClear2, self.radioBtnTipo6s)
MainWindow.setTabOrder(self.radioBtnTipo6s, self.radioBtnTipo1s)
MainWindow.setTabOrder(self.radioBtnTipo1s, self.radioBtnTipo5s)
MainWindow.setTabOrder(self.radioBtnTipo5s, self.radioBtnTipo2s)
def retranslateUi(self, MainWindow):
MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "Procesamiento de Imagenes",
None))
self.label.setText(_translate("MainWindow", "Inserte el Nombre de la Imagen ", None))
self.label_2.setText(_translate("MainWindow", "Valor de Escala de Grises (Grafito)", None))
self.label_3.setText(_translate("MainWindow", "Porcentaje Grafito :", None))
self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "Porcentaje de Ferrita :", None))
98
self.textBrowser.setHtml(_translate("MainWindow", "<!DOCTYPE HTML PUBLIC \"-
//W3C//DTD HTML 4.0//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/strict.dtd\">\n"
"<html><head><meta name=\"qrichtext\" content=\"1\" /><style type=\"text/css\">\n"
"p, li { white-space: pre-wrap; }\n"
"</style></head><body style=\" font-family:\'MS Shell Dlg 2\'; font-size:8.25pt; font-weight:400;
font-style:normal;\">\n"
"<p align=\"justify\" style=\" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-
right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px;\"><span style=\" font-size:8pt;\">Valor de escala
de grises seleccionado revelar grafito</span></p></body></html>", None))
self.lineGrises.setText(_translate("MainWindow", "70", None))
self.btnEjecutar.setText(_translate("MainWindow", "Ejecutar", None))
self.label_5.setText(_translate("MainWindow", "Porcentaje de Perlita :", None))
self.btnCargarImg.setText(_translate("MainWindow", "Escala Grafito", None))
self.btnAnadirTabla.setText(_translate("MainWindow", "Añadir a Tabla", None))
self.label_6.setText(_translate("MainWindow", "Fecha :", None))
self.label_7.setText(_translate("MainWindow", "Encargado :", None))
self.groupBox.setTitle(_translate("MainWindow", "Análisis de Nodularidad", None))
self.label_8.setText(_translate("MainWindow", "Porcentaje de Nodularidad :", None))
self.btnBarrido.setText(_translate("MainWindow", "Barrido Imagen", None))
self.textBrowser_2.setHtml(_translate("MainWindow", "<!DOCTYPE HTML PUBLIC \"-
//W3C//DTD HTML 4.0//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/strict.dtd\">\n"
"<html><head><meta name=\"qrichtext\" content=\"1\" /><style type=\"text/css\">\n"
"p, li { white-space: pre-wrap; }\n"
"</style></head><body style=\" font-family:\'MS Shell Dlg 2\'; font-size:8.25pt; font-weight:400;
font-style:normal;\">\n"
"<p style=\" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-
indent:0; text-indent:0px;\"><span style=\" font-size:8pt;\">Proceda a seleccionar los nódulos,
dando click en extremos opuestos del mismo. Al terminar presione la tecla "s"
</span></p></body></html>", None))
self.label_9.setText(_translate("MainWindow", "Numeros de Nodulos :", None))
self.label_10.setText(_translate("MainWindow", "Tamaño Promedio : ", None))
self.radioBtnTipo1.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo I", None))
self.radioBtnTipo2.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo II", None))
self.radioBtnTipo5.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo V", None))
99
self.radioBtnTipo6.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo VI", None))
self.btnTipo.setText(_translate("MainWindow", "Tipo de Nodulo", None))
self.label_23.setText(_translate("MainWindow", "Principal", None))
self.label_25.setText(_translate("MainWindow", "Tipo de Grafito", None))
self.groupBox_2.setTitle(_translate("MainWindow", "Secundario", None))
self.radioBtnTipo6s.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo VI", None))
self.radioBtnTipo1s.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo I", None))
self.radioBtnTipo5s.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo V", None))
self.radioBtnTipo2s.setText(_translate("MainWindow", "Grafito Tipo II", None))
self.btnSecundario.setText(_translate("MainWindow", "Tipo Secundario", None))
self.label_24.setText(_translate("MainWindow", "Nódulos/mm^2", None))
self.label_26.setText(_translate("MainWindow", "mm", None))
self.label_31.setText(_translate("MainWindow", "%", None))
self.groupBox_3.setTitle(_translate("MainWindow", "Nodulos pequeños", None))
self.btnCorte.setText(_translate("MainWindow", "Corte", None))
self.btnBarrido2.setText(_translate("MainWindow", "Barrido Imagen", None))
self.pushButton.setText(_translate("MainWindow", "Clear Barrido", None))
self.pushButton_2.setText(_translate("MainWindow", "Clear Tipo", None))
self.textBrowser_4.setHtml(_translate("MainWindow", "<!DOCTYPE HTML PUBLIC \"-
//W3C//DTD HTML 4.0//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/strict.dtd\">\n"
"<html><head><meta name=\"qrichtext\" content=\"1\" /><style type=\"text/css\">\n"
"p, li { white-space: pre-wrap; }\n"
"</style></head><body style=\" font-family:\'MS Shell Dlg 2\'; font-size:8.25pt; font-weight:400;
font-style:normal;\">\n"
"<p style=\" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-
indent:0; text-indent:0px;\"><span style=\" font-size:8pt;\">Al finalizar presionar la tecla
"n"</span></p></body></html>", None))
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